うまく騙されないように、人の思考のクセを知っておこう。
人には、どの人にもある「思考のクセ」が存在しています。 そうしたクセは、普段あまり意識されることはありませんが、「知っている」人は、それを良くも悪くも「実態を隠す技術」や「他人を操作する技術」として使うことがあります。 例えば、「アンカー効果」として知られている思考のクセがあります。 これは「予測を立てる直前に見た数字をアンカー（よりどころ）にしやすい」という傾向です。 当然これは、金儲けにも利用できます。 数年前、アイオワ州スーシティーのスーパーマーケットがキャンベル・スープのセールを行い、定価から約一〇％引きで販売した。数日間は「お一人様12個まで」の張り紙が出され、残り数日間は「お一人何個でもどうぞ」の張り紙に変わった。 すると、制限されていた日の平均購入数は七缶で、制限なしの日の二倍に達したのである。 ファスト＆スロー （上） このように、心理に関する知識は、成果を大きく左右するこ
データ分析開発合宿を開催しました～自社サービス改善のためのデータ分析事例紹介～ - NTT Communications Engineers' Blog
この記事では、社内部署横断で開催したデータ分析開発合宿について紹介します。 自社サービスが持つ課題に対して、社員がデータ分析と課題解決のための施策提案に取り組み、サービス側へのフィードバックと改善へつなげることができました。 目次 目次 はじめに 各サービスでの分析内容と施策提案 NeWork 課題と提供データの簡単な説明 バブル滞在時間と画面共有時間の傾向分析 通話あたりの画面共有率の傾向分析 Node-AI 課題と提供データの簡単な説明 1日でやめてしまったユーザーの傾向分析 SDPF 課題と提供データの簡単な説明 日時当たりの送信元IPアドレスのユニーク数を使った分析 報告を受けての各サービスでの施策状況 終わりに はじめに 皆さんこんにちは、ソリューションサービス部の小関と是松です。 今回はこちらの記事の続編です。 データ分析開発合宿を開催しました～自社サービスのデータ利活用を促進
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
GA4がよくわからん。となってしまう5つの理由。
GA4、導入しないといけないと思っていても、さっぱりわからんからやる気がしなくてどうしよう？ってなる時がありますよね。私も数か月前まではそんな感じでした。正直なところギリギリまで逃げ回りたかったんですが、そうもいかなくなったので勉強することに。 ではなんで「わからん」となってしまうのでしょうか？そこがわかれば対応もできるので「わからん」理由と解消法をまとめてみました。 「Google アナリティクス」と名乗っているところ ここがわからなくしている一番の原因です。Google アナリティクスと名乗っているので、今までのGoogle アナリティクスの延長線上にあるものだと思ってしまうんですが、全くの別物で生まれも育ちも違っています。 今までのGoogle アナリティクス UrchinはGoogleアナリティクスの元となった製品。グーグルに買収されGoogleアナリティクスがリリースされた後も、
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
ナッジでタクシー違法駐車9割減 NTTデータ経営研が実験 | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
NTTデータ経営研究所は5月30日、京都市と共同で実施した実証実験で、「ナッジ」を活用してタクシーの違法停車時間を約9割減らしたと発表した。歩行者など周囲の視線を感じさせるデザインの看板を活用した。NTTデータ経営研究所は結果を踏まえ、全国の自治体や中央省庁、企業によるナッジの活用支援につなげる。 京都市下京区の四条河原町交差点に、四角く窓を空けた看板を設置した。歩道側には「この窓から見えるタクシーは、違法駐車中です」、車道側には「ドライバーさん 違法駐車 みんな見てますよ」と記載。看板設置前後で、1日あたりの違法停車時間が45.8分から5.1分まで減少した。約88％減となる。 「ナッジ」は、法学者のキャス・サンスティーン氏と経済学者のリチャード・セイラー氏らが『実践行動経済学』（2008年）で紹介した考え方。「選択を禁じることも、経済的なインセンティブを大きく変えることもなく、人々の行動
天気・気温から洋服を選ぶ | ぷりんときっず
週間 詳細 本日 早見表 飛びます飛びます: ちょっと気が利くポイント 対象年齢：全学年（小学２年生～） 選べる３種類の問題 気温と洋服選びの早見表 天気予報の知識が身に付く 気温と℃が学べる 洋服の種類も把握できる こだわりのイラスト 天気予報図を見ながら降水確率や気温を確認し、そこから洋服を選ぶ練習プリントです。 そもそも天気予報って子供用に合わせて作られていませんが、 そこから情報を選別する能力が必要です。 その為、なるべくテレビや新聞で見かけるような「実践形式」の問題に近づけています。 出来る限り幼児～小学生の全学年で使用できるように制作しましたが、 単純に小学１年生で学習する 時計の読み方や、小学２年生の 午前・午後の知識が必要になってきます。 早見表を用意しました。 「平均気温が何℃以上の時は、この服装」や、「最高気温が何℃未満の時は、この服装」 といった事が一発で分かる早見表
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
テレビ史上初、航空機を墜落させてみた! ついに明かされる安全なエリアとは | エンタメ | マイナビニュース
ドキュメンタリーチャンネル「ディスカバリーチャンネル」は、テレビ史上初となるジェット旅客機墜落実験を行なった新番組『好奇心の扉:航空機事故は解明できるのか?』を11月6日(22:00～)に放送する。 実験は危険との隣り合わせ。UAV(無人飛行小型カメラ)で確認すると、墜落後もエンジンの1つがフル稼動していた。燃料経路に損傷があれば機体が炎上する危険性。タンクには2 時間分の燃料が積まれていた これまでは事故後のデータしかなかったために、推測しかできなかった墜落のメカニズム。番組では、そのデータを得ることにより、航空機の安全性を高めることを目的に、ジェット旅客機「ボーイング727」を、メキシコのソノラ砂漠に墜落させるクラッシュテストを行った。この企画のために、米国防省のミサイル計画従事者や元米海軍特殊部隊出身者などを含む400名の国際チームを結成。4年の歳月と数億円の費用をかけようやく実現に
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