カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた2. 自己紹介 • hoxo_m • 某 EC サイトでデータ分析をやっています • シリアルパッケージクリエイター – pforeach (R の並列処理を超簡単に書く) – easyRFM (RFM 分析を簡単に実行する) – lambdaR (R にラムダ式を導入する)
データに振り回されて失敗した�あんなことやこんなこと�～ゲームのために必要な本当の�ビジネス・アナリティクス～
CEDEC2014にて発表させていただいた内容です。 発表日時 : 2014年9月4日(木) 13:30～14:30 公式URL : http://cedec.cesa.or.jp/2014/session/BP/16553.html 中継URL : http://www.ustream.tv/channel/cedec-ust-c Mobage Developers blogでの予告 : http://developers.mobage.jp/blog/notice-of-cedec2014 反応 : togetter等でとりまとめ予定 セッションの内容 ■ビッグデータという言葉が一般化しつつある昨今、より重要なのは、データを適切に解釈し、価値を生み出す「アナリティクス（分析）」であると言われています。ゲームアプリやソーシャルゲームの世界においても、データからどのようにゲームを面白くする
Aimingデータ解析チーム現場だより - Qiita
ホゲェ〜 なんか色々とまとめといた方が良さそうだ。 自分にとって数が多くて意味がわからんし。 まだ社内データは収集する環境を整えている状態だ。 整えているといってもできてるんだけど、 なんか色々と新しいツールが出てくるしそれに追っついて 書き換えちゃったりを繰り返している。 意味がわからなくなってきたのでまとめてみよう。 社内で共有するにはQiitaに上げたほうが良さそう。 あげちゃまずいものは書いてないつもりだ。 まずかったら消す。 データ解析チームが何やってるのかをまとめてみた。 各担当者の名前を出して問題なさそうなら出そうかなあ Aimingデータ解析チームについて データ解析チームだとつまらんし愛情がわかないのでチーム名をつけている。 Monolithだ。モノリス。あのモノリス。 @shibacowさんが考えだした。トテモ良いチーム名だと思う。 チームメンバー は以下の3名 @sh
pixivのタグ頻度から考えるラブライブのカップリング - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！というのが面白そうだったので、毎度おなじみのラブライブ!でネットワーク解析をしてみる。 pixivの小説からタグを取ってくる。作業は pixiv というフォルダとする。 # Rで tag <- "ラブライブ" page <- 1000 urls <- paste("http://spapi.pixiv.net/iphone/search_novel.php?s_mode=s_tag&p=", seq(page), "&word=", tag, sep="") write.table(urls, "urls.txt", row.names=FALSE, col.names=FALSE, quote=FALSE) こうして出来た urls.txt を wget を使って取得する。 # ターミナルで cd pixiv
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Gunosyの数字主義を支える技術
