実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
「横断」で極めるユーザー行動分析シリーズ①〜ゲーム・小売両業界に共通する「横断分析」のエッセンスとは？〜 - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 『「横断」で極めるユーザー行動分析シリーズ』は，様々な業界におけるユーザーの行動分析を、複数のデータをユーザーIDなどで紐付けて横串に（横断的に）見ていく方法・事例をご紹介するものです。 シリーズ①となる今回は，ゲームと小売業界にフォーカスを当てていきます。 はじめに オンラインゲーム業界で日々行われている分析手法と小売業界におけるそれを比較してみると、意外にも共通するポイントが多いことに驚きます。背景には、従来の「面」を中心とした大略的な分析のみならず、「点」である個別のユーザーに焦点を当てたより詳細な分析の重要性が増している状況があります。 本資料では、各々の業界で行われている代表的な分析手法とその特徴を例示し、共通項として浮かび上がるデータ分析のエッセンスについてご紹介していきます。 オンラインゲーム業界にお
データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待 - 安宅和人
CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, ! ! CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, 1. 2. 3. 4. CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, ‘85 2000 2010 ‘90 ‘95 2005 CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, FTTH 4G 3.9G ADSL ISDN 3.5G 3G CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, Fax CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz Ataka 2015, map CSO © Yahoo Japan Corporation, Kaz A
機械学習概論 講義テキスト
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4（参考資料追加、k平均法の解説追加など） 2015/04/20 ver1.5（最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加） 2015/04/21 ver1.6（EM法のアルゴリズム説明を追加） 2015/04/24 ver1.7（その他の性能指標を追加） 2015/05/19 ver1.8（ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング） 2015/05/25 ver1.9（EM法の初期データ画像を追加） 2015/06/07 ver2.1（セミナー用に修正） 2015/06/24 ver2.2（EM法の説明を追加） 2016/09/01 ver2.3（誤字修正） 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 Update
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
デシル分析
■デシル分析は、顧客分析の手法のうちもっとも簡単な分析方法といって良いでしょう。 デシルとは10等分という意味で、語源はラテン語。 デシル分析という言葉を始めて聞いた人でも、次の単語のどれかは聞いたことがあると思います。 deciliter（デシリットル）は、10分の1リットル。 decibel（デシベル）は、10分の1ベル。 decimeter(デシメーター)は、10分の1メーター。 ※デシ（deci-）で始まる単語は、10分の1と関係があります。 つまり、デシル分析＝10分の1分析であり、簡単に言えば、全顧客を10等分してそこから有益な情報を得ようとする分析法と理解しておけば忘れないだろう。 デシル分析を理解するには、Excelのワークシートをイメージすると分かりやすい。 ワークシート1行目の列に顧客名と購買金額というセルがあり、2行目から101行目まで100名分の顧客データが入力され
R でアトリビューション分析。Google アナリティクスの「コンバージョン経路」レポートを視覚化。 - 廿TT
アトリビューション分析とは バズワードです。明確な定義はありません。 広告の直接効果だけでなく、間接的な効果も含めて分析しようみたいな意味です。 コンバージョン経路 Google アナリティクスの管理画面を開いて「コンバージョン」→「マルチチャネル」→「コンバージョン経路」を選ぶと、こんなレポートが表示されます。 例えば、「オーガニック検索 > ノーリファラー」は、最終的にコンバージョン（成果）に至ったセッションはノーリファラーだったけれども、その直前のセッションはオーガニック検索だった、という意味です。 こういうのを見るのが最近はやってます。ユーザーのセッション遍歴は「カスタマージャーニー」とか呼ばれます。 R で集計 どのチャネル（訪問経路）がコンバージョンにどの程度寄与しているのか、「コンバージョン経路」のレポートから集計してみます。 データは Analytics すべてのウェブ
サザエさんのじゃんけん データ分析
4. R言語について Ｒ言語って何？ 誰でも無料で、自由に利用できるデータ分析のための言語です。 どんなＯＳ（Windows, Macintosh, Linux）でも動作します。 利用可能な分析手法やツールを、世界中のユーザーが開発し公開しているため、 極めて豊富です。 ダウンロード（Windows版）はこちらから http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/ Ｒ Studioって何？ 統計ソフトR用の統合開発環境(IDE) です。 Rをもっと 便利に使うためのフリーソフト Ｒ Studioのインストール ダウンロードはこちらから http://www.rstudio.com/ide/ 使い方は、Ｇｏｏｇｌｅ先生に尋ねてください。 7. Webスクレイピング ソースリスト if(seq == 7){ str[2] <- '91.1
エラーページ - ヤフー株式会社
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バイラルメディアの可視化 拡大版
http://www.janog.gr.jp/meeting/janog38/program/sox ・概要 セキュリティオペレーションでは広範な作業があるため、それぞれの分野でそれぞれのツールが使われています。それらを使った一連の流れで日々のオペレーションが行われているわけです。そこで使えるいい感じのツールや、実際にどう使っているかの例を紹介して、もっといい方法やツールがないか、みなさまと情報交換したいです。
研修資料「マーケティング視点で捉えるアクセス解析」を公開しました - 株式会社真摯
研修資料「マーケティング視点で捉えるアクセス解析」 株式会社真摯は、企業向けにアクセス解析領域の研修（社内セミナー）を提供しておりますが、その研修内容の資料の一つを公開いたします。資料のテーマは「マーケティング視点で捉えるアクセス解析」です。 実際に企業向けに実施する際には、ヒアリングをした上でこの資料内容に手を加えていますが、大筋はこの内容に沿ったものになります。この資料は、約2時間を目安とした内容です。研修全体としては、追加の内容を加えて合計4時間から6時間かけて行うことがあります。 この企業向け研修は、すでに取引のあるクライアント様からのリクエストで始まったという経緯があり、当社としてはあくまでコンサルティング内容を補完する業務として捉えています。ですので、新規に研修の依頼ばかりを多くいただいても、講師業が主業務ではないので少し困るのですが、ご自身で勉強いただく際の参考にしていただけ
マーケティング担当者必見！ビジネス戦略の的中率を高める強力ツールが登場 | Techable(テッカブル)
企業のマーケティング活動において、ビッグデータの活用は、今や最たる有効手段の一つ。 ターゲットマーケティングや新規ビジネスの洞察、顧客ベースのセグメンテーション、売上市場機会の再認識など、従来課題とされてきたセールス戦略及び市場開拓の分野で大いに役立つものとして、注目を集めている。 ビジネス先進国である欧米では、こうした課題に対して、マーケティングオートメーション（MA）ツールが既に浸透中。 その流れを受けて、日本国内でもOracle社の「Eloqua」やMarketo社等のMAツールを導入する動きが、徐々に広がり始めている。 しかしながら、MAツールには便利な反面、実は弱点も存在する。「スコア（マーケティングの自動化をうまく機能させるために設定するもので、主にマーケティング責任者・推進者が、その経験や勘を元に人力で実行）」を企業サイドで逐一設定する必要があり、担当者の力量に戦略の成否がか
niconico の総滞在時間の8割がニコ生目的：ニコラボチャンネル のブログ
ドワンゴが公開している IR データ を元に会員数のデータとアクセスデータから見えてくるニコ生一極集中とプレミアム会員の増加の陰りについて。 総会員数の前年度からの増加数 毎月60万アカウントほどの ニコニコID が増えていて、この半年の会員の増加数は横ばいの 680万人 となっている。このグラフの会員数は存在している会員数であり、アカウント削除するとデータに考慮されない。 プレミアム会員の前年度からの増加数 ユーザー生放送が始まった2008年の12月の1年後の2009年12月の 62万人 をピークにおおむね右肩下がりである。 プレミアム会員率 2012年3月の 6% をピークに少しづつ減少していて、最新のデータは 5.67%。 niconico 全体の1日当たりの平均ＰＶ数 ニコ生が始まってもそれほどの PV の増加は見られなかったが、2009年の夏休み以降 PV の増加が現在も続いてい
ホットペッパービューティーのデータを研究用に公開しました - Advanced Technology Lab
こんにちは。９月１日でリクルートに入社して、４年目を迎えるATLのtatakabaこと高林です。そのような記念日に、リクルートオープンデータ第一弾として、 国立情報学研究所（NII）のご協力のもと、ホットペッパービューティーのデータを研究者向けに公開することになりました。 リクルートオープンデータの第一弾の取り組みになります。 手続き方法については、こちらを参照下さい。 公開する７つのデータセットは、以下の様な項目が含まれております。 店舗マスタ 美容室店舗のマスターデータになっております。店舗マスタには、以下のデータが含まれます 店舗ID(全てのデートセットとヒモ付が可能です。) 店舗名 店舗名読み 住所 緯度/経度 営業時間/休日 店舗代表名/肩書 店舗コメント 店舗URL スタイリストマスタ スタイリストマスタでは、店舗の美容師データの情報を抽出することができ、 得意な技術などのデー
【連載第1回】ほとんどの分析はなぜ不毛に終わるのか、失敗の原因を見つめることから始めよう - 日経BigData
ヤフーのビッグデータ戦略を担当する安宅和人チーフストラテジーオフィサーは20年以上分析に関わってきた。ほとんどの分析が同じような理由のために失敗を繰り返しているという。 私はこれまで20年以上にわたり、様々な分析とともに生きてきた。その経験の中から言えることが1つある。それは、この世の中で日々生み出されている分析の大部分が、意味のある意思決定や変化を何も生み出さないということだ。世の中で生み出される分析のほとんどが、結果の視点から見るとダメ分析なのだ。 私自身が仕事を始めたころに行った分析も今振り返ればそうだったし、これまで接してきた事業分析やビッグデータ分析の多くもそうだった。 そこに費やされている労力、才能、コストを考えれば、あまりにも残念なことだ。この連載は失敗の原因を見つめることから始めたい。 では、ほとんどの分析はなぜダメ分析なのか？ 原因は大きく5つある。 （原因１）「何のため
ヤフー株式会社と米トレジャーデータ社、ビッグデータ領域で業務提携
ヤフー株式会社 米国トレジャーデータ社 株式会社IDCフロンティア ヤフー株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：宮坂 学、以下Yahoo! JAPAN）と、クラウド型データマネージメントサービス（DMS）を提供する米国トレジャーデータ社（本社：米国カリフォルニア州、CEO：芳川(よしかわ) 裕誠(ひろのぶ)、以下トレジャーデータ）は、本日、法人向けビッグデータビジネス領域で業務提携することを発表しました。これは、昨年よりYahoo! JAPANが展開している、ビッグデータ活用を核としたマーケティングソリューション事業の取り組みのひとつとして、データマネージメントにおける高い実績と優位点を持つトレジャーデータの技術の採用に至ったものです。 近年、企業のマーケティング活動の中でビッグデータに注目が高まる一方、ビッグデータの収集・保管・分析に必要な環境整備やコスト、専門技術者の不足が課題と
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ヒットゲームの訴求構造分析
【※】この資料は2014年3月15日に情報処理学会EC31で発表した資料の修正加筆です。【目的】エンターテイメント分析の手かがりとしてヒット作の要因を分析。ヒットするゲームを生むための構造を抽出することを試みる。【分析方法】主成分分析。多変量解析的処理で、与えられた質的データについて、そのデータの類似性について分析する。項目（カテゴリー）と分析対象（サンプル）の両方を同時に数量化し、項目と分析対象の相互の関連をより明らかにする。Read less
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海の家をITフル武装してみた 反省あり教訓あり 山田 剛良（日経NETWORK編集長） - 日本経済新聞
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