ストラテジー人気が大幅低迷…！？調査期間9年、150万人のゲーマーから得たデータが示すゲームモチベーションの傾向 | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
分析に使用されたのは過去にGame*Sparkでも紹介した「ゲーマー動機プロフィール（Gamer Motivation Profile）」診断。85万人のデータを元にゲームプレイのモチベーションをアクション、社会性、熟達、達成、没入、創造性の6つに大きく分類し、更にそれぞれについて2つの下位分類に分けられるとした物です。 公開されたこの診断は2015年6月から2024年4月まで、170万人のゲーマーによる回答を集めたとのこと。その中から、あまりにも例外的であった中国からの回答を除外した157万人分のデータを元に、今回ゲーマーによるモチベーションがどのような変遷を辿ったのかを分析したのだといいます。ちなみにQuantic Foundryは中国のデータが例外的であった原因を、ゲーム業界の発展が歴史的に孤立していたためではないかと考察しています。 分析の結果では、多くのモチベーション傾向について
ログ調査基盤を構築してみた
こんにちは。 株式会社ココナラのインフラ・SREチーム所属の かず です。 システム運用において、有事の際に迅速かつ適切なシステム稼働状況の確認は欠かせません。 その手段の1つとして、ログの調査や分析の効率化は切っても切れない関係です。 システムが成長するにあわせ、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析が難しくなるのはよくある話かと思います。 弊社でもサービスのグロースに伴って、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析で課題を抱えていました。具体的には以下の2点です。 ログから原因調査を行うには、複数ログを横断・突き合わせが必要 ログの追跡に必要な情報がログに出力されない場合がある そこで、課題への対応としてログ調査基盤の構築を行いました。 本記事では背景や苦労したこと、効果についてご紹介します。 複数ログの横断調査実現に向けて ログ調査基盤の構築 苦労したこと
LLMにデータ分析をさせてみる：テーブルデータの概要解釈 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日こんな記事を書いたのでした。はてブも400近くに達しており、良くも悪くもバズったようです。 で、この記事の中で言いたかったことは幾つかあるのですが、その一つに「文書・テキスト要約など『そもそもLLMというかLM自体が得意な仕事』をさせると便利なはず」というのがありました。そして実際に現職の日常業務の中でも時々使っているのですが、確かに便利だなぁと思うことが多いです（もっとも時々凄まじいhallucinationを炸裂させてくることもありますが）。 そこでちょっと考えたのが「データ分析の諸作業のうち何をLLMにやらせると効率的か」というお題です。これはちょっと調べれば既に試している人が結構いて、例えば以下のような事例があったりします。 ただ、例えば "Titanic" のような有名過ぎるデータセットだとそこらじゅうにこれを対象として分析してみましたという記事やドキュメントが沢山転がってお
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
｢老害｣を人口視点で分析したら、今の40歳がキングオブ老害世代だと判明した｜酒井崇匡（Takamasa Sakai）
｢老害｣の変化｢老害｣という言葉や関連した議論をよく耳にするようになった。 以前は高齢の政治家が不適切な発言をした場合によく使われる言葉だったが、最近の論調では対象となる年代が70代以上のシニア層だけでなく50～60代のエルダー層に拡大しており、より広い分野で一般的に使われる言葉になっている。(ちなみにGoogleTrendでの｢老害｣検索ボリュームも上昇傾向。) 使用される文脈も徐々に変わりつつある。以前のような”個別の発言や行動”が問題視されている状態では、エルダーにも老害な人と、そうではない人がいるという前提があった。 しかし、その人自身の発言や行動に大した問題がなくても、”次の世代にポジションを譲らず居座り続けること” そのものに矛先が向くと様子が変わってくる。 エルダーは総じて早めに下の世代に道を譲り、メインストリームから退場すべしという注文に変質してきているのだ。 では、｢老害
調査の「聞き方」「答え方」がデータに与える影響（大阪大学大学院人間科学研究科教授：三浦麻子） #その心理学ホント？｜「こころ」のための専門メディア 金子書房
調査の「聞き方」「答え方」がデータに与える影響（大阪大学大学院人間科学研究科教授：三浦麻子） #その心理学ホント？ 心理学が使用する代表的な方法の一つが調査法です。多くのデータが得られやすい，実施や集計が容易といった強みを持つ一方，弱みもあります。今回は，調査の「聞き方」，「答え方」によって得られるデータがどのような影響を受けるのかについて，三浦麻子先生にご解説いただきました。 心理学では「心」にまつわる構成概念を測定するために様々な手法を用いますが，そのうち，調査者の問いかけに対象者が主観（自らの気持ちや考え，経験など）を答えるのが調査です．調査では，呈示した質問に対して，あらかじめ用意した数値や選択肢から当てはまるものを選ばせる形で回答を求めることがよくあり，同じ形式で得られたデータですから，たくさんあっても集計・分析するのが容易です．心理学以外の領域でもよく用いられていて，学生の卒論
「配信者は人気ゲームに乗り換えた方が視聴者数は増えるのか？」統計から分析する論文が公開。ゲーム論文大賞2022、優秀賞に選ばれる - AUTOMATON
ホーム ニュース 「配信者は人気ゲームに乗り換えた方が視聴者数は増えるのか？」統計から分析する論文が公開。ゲーム論文大賞2022、優秀賞に選ばれる 株式会社メディアクリエイトは4月18日、「ゲーム論文大賞 2022」の受賞者を発表した。優秀賞として、配信技術研究所株式会社（以下、配信技研）および中村鮎葉氏の共著「国内ゲーム実況ライブ配信におけるチャンネルのコミュニティ的性質の統計分析」が選ばれた。 ゲーム論文大賞 2022は、2021年8月から今年1月にかけて募集された懸賞論文募集。ゲーム産業に携わる個人・グループを対象に、コンシューマー、PC、モバイル、経営論、e スポーツ、ゲーム実況、社会経済への影響などを広くテーマとして募集した。結果として、今回の募集で大賞は該当作なし。優秀賞として、配信技研および中村鮎葉氏の論文が選ばれた。 配信技研は、インターネットライブ配信技術を開発する国内企
文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
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
自分がどのくらいエコーチェンバーの中にいるのか可視化するシステムを作ってみた｜tori
「ツイッターで見た」計算社会科学という学問があります．社会科学にコンピュータサイエンスを導入して，これまでにない分析を行おうという学問です．最近日本でも計算社会科学会が発足するなど今盛り上がっている研究分野です． そんな計算社会科学の分野で扱われる課題の一つに，ソーシャルメディアによる社会の分断の分析があります．アメリカ大統領選や新型コロナ禍でフェイクニュースを目にする機会が多くなりましたが，フェイクニュースや偏った情報の取得は，人々を分断させ社会を混乱させると言われています． 分断を生み出す要因の一つが，エコーチェンバー現象にあると言われています．これは，ソーシャルメディアなどでは自分と似たような価値観を持つ人とつながりがちであり，自分の意見をいうと周りから「そうだそうだ」と同意を得られ，自分の意見が社会全体の意見のように見えてしまう現象をいいます．実際にはソーシャルメディアで可視化され
データ分析 緊急事態宣言で東京都内の人出はどう変化したか | NHKニュース
緊急事態宣言が出された７日にかけて、東京都内の人出はどのように変化したのか。携帯電話の位置情報のビッグデータをもとに分析して推計した結果、渋谷では多い日に比べて人の数が７割近く減少するなど、都心部を中心に大きく減少していたことがわかりました。「夜の街」から「お年寄りの集う街」まで、データの分析結果を詳しく紹介します。 緊急事態宣言が出された７日の、午前９時から日付が変わるまで都内にいた人の数について、携帯電話の位置情報のビッグデータをもとに個人が特定されない形で推計し、１週間前の火曜日（３月31日）の同じ時間帯と比較しました。 100メートル四方の区画ごとに分析して、地図上で表示します。 オレンジ色で示しているのが人が増えたエリア、青色で示しているのが人が減ったエリアです。 都心部の広い範囲が青くなっていて、すでに人出が少なくなっていた１週間前よりも、さらに減少していることがわかります。
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
1σ、2σ、3σの意味と正規分布の場合の確率 - 具体例で学ぶ数学
$1σ$ 区間におさまる確率→ 約 $68$% $2σ$ 区間におさまる確率→ 約 $95$% $3σ$ 区間におさまる確率→ 約 $99.7$% $1σ$ 区間とは、$\mu-\sigma$ から $\mu+\sigma$ までの区間です。 $2σ$ 区間とは、$\mu-2\sigma$ から $\mu+2\sigma$ までの区間です。 $3σ$ 区間とは、$\mu-3\sigma$ から $\mu+3\sigma$ までの区間です。 ただし、$\mu$ はデータ（または確率分布）の平均です： $\mu=\dfrac{x_1+x_2+\cdots +x_n}{n}$ また、$\sigma$ はデータ（または確率分布）の標準偏差（ばらつきを表す量）です： $\sigma=\sqrt{\dfrac{1}{n}\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\mu)^2}$ $\
新米データサイエンティストが覚えたての知識を使ってKaggleのタイタニックデータを分析し、投稿してみた！ - Qiita
新米データサイエンティストが覚えたての知識を使ってKaggleのタイタニックデータを分析し、投稿してみた！PythonデータサイエンスKaggle はじめに こんにちは、教育業界に就職した新米データサイエンティストです。 入社してから3週間、研修を始めてから2週間が経過しました。 通勤の中で、データサイエンスを学ぶのに良いコンテンツはないかと調べるのですが、よく目にするのは「Kaggleをやれ」という記事です。 ・データサイエンティストを目指して勉強するなら、Kaggleからはじめよう ・『データサイエンティストとマシンラーニングエンジニアはKaggleやれ』というのは何故なのか 自分もKaggleには今年挑戦してみたいと考えていたのですが、まだその段階ではないと思っていました。そんな中、こんな記事を見つけました。 KaggleのCTOが教えてくれた”AIエンジニアに超オススメな8つの学習
社畜の洗脳。「日本人は決して働きすぎではない」への反論 - ニャート
「祝日数・有給休暇数と有休消化率・平均労働時間を総合的にアメリカと比較すると、日本人は決して働き過ぎではない」という記事を読んだ。 マスコミの洗脳。日本人は決して働きすぎではない - 名誉社畜ブログ 結論から言うと、日本人はやっぱり働き過ぎだと思うので、上記の記事と同じ観点から各数字を見ていきたい。 日本の祝日数：外国との比較 日本の祝日数は15日で、確かに世界３位だ（2013年度調査）。 アメリカは10日で、９位である。 マーサー、年間祝祭日数世界ランキングを発表 - プレスルーム | マーサージャパン だが、データから見ると、同率が多い。 10位までに、59国も入っている。 さらに日本では、祝日が休みではない会社も多い。 祝日数＋有給休暇数の海外比較 では、祝日数（公休日）と有給休暇数の合計数を比べてみよう。 Americans Receive Half The Amount Of V
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
Societas（ソシエタス）が顧客の本質理解へと導く | シナジーマーケティング株式会社
顧客理解を進める上で「ものさし」として活用。 顧客が持つ繊細な「世界観」に寄り添ったコミュニケーション戦略を立てる手掛かりとなる。 一般的に、企業が展開する施策の効果検証は、場当たり的であったり、属人的になりがちで、継続してマーケティングを行ううえで「本当に正しい」知識がたまりにくいと言えます。顧客が持つ価値観の「偏り」を把握できる「ものさし」を用いる事で、客観的かつ顧客目線で施策を評価できるため、ブレがないOODAループの実行で知識の蓄積が可能です。 活用例を見る Societas（ソシエタス）の活用例 その施策に裏付けを！ 勘頼りの施策展開はすでに限界をむかえています 顧客起点のコミュニケーションデザインやブランディングに ・顧客はどのような性格の人なのか？ ・どうすれば顧客に受け入れられるコミュニケーションができるのか？ このような課題をクリアにするため、顧客を年齢・性別・職業などと
そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
データサイエンティストブームが去りつつある一方で、データ分析ブームそのものはじわじわと広がり続けている感じのする昨今ですが。最近また、色々なところで「本当にビジネスやるのに統計学って必要なの？」みたいな話題を聞くことが増えてきたので、何となくざっくりまとめて書いてみました。 ちなみに今回の話題の参考図書を挙げようと思ったら、この辺ですかね。 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― 作者: 石田基広,りんと出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (13件) を見る 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (78件) を見る 本当は赤
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じゅじゅ on Twitter: "年末年始、なにか勉強したいな～と思っている方向けに完全無料で高品質の内容が学べるコンテンツをまとめました🎄 英語、統計・データ分析、IT・プログラミング、ロジカルシンキング、会計・ファイナンスなど。 こんなに最高なコンテンツが完… https://t.co/aM91f9DpHk"
Amazon.co.jp: その数学が戦略を決める (文春文庫 S 3-1): イアンエアーズ (著), 浩生,山形 (翻訳), Ayres,Ian (原名): 本
