【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
19歳の彼女がいる30歳不倫ゲス男である僕のいいところを21個分析してみた。
こんにちは。ガンバリオです。 突然ですが、僕は素敵な妻と2歳の息子がおり、そろそろ第二児が生れる幸せな家庭を持っておりますが、19歳の彼女がいます。 全部合わせると彼女が3人おります。 自分で言うのも何ですが「人として終わって」います。 ゲスの川谷より終わっているわけですが、男として魅力的であるためモテます。 「人として最低やけど、男として最高やな」 という名言を過去の浮気相手に言われた僕を 今回は冷静にそして客観的に分析し、自分のいいところをシェアします。 何の役にも立ちませんが、ご査収くださいませ。 追記：コメントを多く頂いたので個別のTwitterを開設させられました。 Follow @gan_bario 追記：はてぶやTwitterでのコメントに対してガンバリオが返信しました！ ⇒「19歳の彼女がいる30歳不倫ゲス男」へのコメントに対する返信しまーす！ 目次 チャラチャラしていない
決定版：サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法
CEDEC2013にて発表させていただいた内容の一般公開用スライドです。 ネットサービスの基本中の基本とされるKPI 「DAU（Daily Active Users）」。売上の分解にも使いやすく、複数のサービスを比較するときには必須の指標です。しかし、運営の現場では「ノイズが多くて使いにくい」「経営者（えらい人）にサービスの状況の誤解を与える」という扱いを受けがちな指標でもあります。 セッションの内容 : 本セッションでは、ソーシャルゲームのDAUを題材に、測り方にほんの少し工夫（工夫の方法は汎用的なものです）を加えることで、DAUを現場の肌感覚にもあう指標に変身させる方法、特に、運営期間が長くなったサービスにおける課題抽出に活用する方法をご紹介します。 発表日時 : 2013年8月23日(金) 16:30～17:30 詳細URL : http://cedec.cesa.or.jp/201
webディレクターは「相対評価」と「絶対評価」を上手く使い分け分析をしていくと、冷静な判断ができるのでは。 - 永上裕之のネタ帳
今回のテーマはずばり！ 「絶対評価」と「相対評価」ということについてです。 この概念は、もともと人事評価のことを勉強しているときに知ったのですが、 絶対評価： テストで80点以上の人は全員、合格 相対評価： テストで上位20％の人は、合格 という風に、数値をもとに評価することと、相対的にパーセントで評価するという違いがあります。 アナリティクスにおける絶対評価と相対評価 この概念は、面白いなと思っておりまして、私が好きなアナリティクスを見て、例えば 相対評価： 先週対比で20％も売上がアップしました！ と、報告があるとします。この20％というのは非常に素晴らしい数字だ！と思いがちなのですが、実は、先週はお盆が配送しない関係で、売上が通常よりも激減していただけで、20％売上げアップは雀の涙程度の売上げアップの可能性もあります。 その為、絶対評価としては、 絶対評価： 先週対比で1万円しか売上
6分で読めるPMBOKのリスク・マネジメント－ ＠IT自分戦略研究所
本連載は、これからプロジェクトマネージャへの転身を考えている方、現在PMBOKベースでマネジメントされているプロジェクトに参加しているメンバーの方などを対象にしています。『プロジェクトマネジメント知識体系ガイド第3版（日本語版）』（以下、PMBOKガイド）の解説を行いながら、プロジェクトマネジメントの基本を解説していきます。なお、各小見出しの横には、対応するPMBOKガイドの章を記載していますので、PMBOKガイドを学習する際の参考にご利用ください。記事の最後には演習問題を用意しました。復習にご利用ください。 はじめに いよいよこの連載もあと1回を残す限りとなりました。今回は「プロジェクト・リスク・マネジメント」の知識エリアについて解説します。 皆さん、リスクというと、どのようなものを想像されますか？ 恐らく、プロジェクトにとってマイナスの影響を与えるうれしくないものといったイメージではな
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
PDCAサイクルを回すために使えそうなTipsとかの話と愚痴 - インターネットの備忘録
最近仕事がうまくいかなくて愚痴っぽくなってるはせおやさいですこんにちは。 愚痴っぽくなるのイヤですよね。でも自分の思い通りに相手が動くなんて傲慢もいいとこなので粛々と進めて行きたい。 目下の悩みは「PDCAサイクルが回せない人に、どうやってやり方を覚えてもらうか」です。 PDCAサイクルって何や PDCAサイクルっていうのは超既出だとは思うのですが一応 P 「Plan」 D 「Do」 C 「Check」 A 「Action」 の略で、「P」で計画を立て→「D」で行動・作業し→「C」でその結果を振り返り→「A」で振り返った内容を元に改善する→そして「P」に戻る…という、効果測定のテクニックというか、決めたことの精度を上げるためにやる確認の方法です。 よく見られる課題 「P」と「D」まではある程度できても、「C」が甘かったり「A」のステップをすっ飛ばして「やりっぱなし」になってたりすることって
「競合サイトの真似だけでは、競合サイトを追い越せない！！」じゃぁ、どのように差別化を図るの？ - 永上裕之のネタ帳
昨日書いた記事、 blog.egachan.net の中で、私は、 「A/Bテストや分析を行い、最適化をしていくよりも、まずは、競合サイトでやっていて自社サイトでやっていない機能やサービスを実施していくべき、それらの施策をやりきったら、その後、A/Bテストや分析などの最適化に着手していくべき」 ということを書かせて頂きました。すると、コメントで、 ・「競合サイトの真似だけでは、競合サイトを追い越せない」 ・「競合他社サイトの分析だけでは不十分」 という意見をいただきました。 私としては、 １：競合他社の調査 → ２：競合他社でやっている機能やサービスで、自社サイトで必要なものは実施 → ３：その中でA/Bテストや分析を駆使しチューニングをしていく というステップがいいと思っているのですが、「競合他社から参考にするだけは不十分！オリジナル性のあるアイディアや機能を入れていくべき！」という意見
昨今のwebディレクターは「データ分析」「A/Bテスト」病にかかってしまい、考え方のスケールが小さくなっているのではないか。 - webディレクターのネタ帳
追記： 捕捉となるエントリーを書いてみました！ blog.egachan.net Ａ／Ｂテストについて 最近のwebサービス事情として、大手資本の会社などもガンガン参入しているため、 「サイト立ち上げ」→「適切なプロモーション」→「継続したサイト改善・運用」 という風な3つの流れはマストな時代になってきたと思います。少し前までは、「素晴らしいサイトを作れることだけで人が集まる」「素晴らしいサイトと上手なプロモーションだけでサービスは活性化する」という時代だったのですが、最近は、そこまでは当然として、さらに「継続したサイト改善・運用」がマストな時代になってきたと感じています。（この三位一体を適切に行っても、流行るか分わからないのが、webサービスの世界で、そこが難しいのですが。） ただし、サイト運営を継続的に行なっており、一定の機能が回りだし「改善・運用」フェーズに入ったサイトの施策を考え、
Webの仕事をするなら最低限知っておくべき戦略フレームワーク×10 | sogitani.baigie.blog
経営やマーケティング、ブランディングなど、ビジネスを語る際に必要な論理的思考。その思考パターンを定型化し、誰でも使えるようにしたのが戦略フレームワークです。戦略フレームワークはビジネスのあらゆる分野で使われており、有名・無名を含めると、膨大な数が存在します。 戦略フレームワークを使うと、現状を論理的に構造化し、客観的に俯瞰できるようになります。また、いつもフレームワーク発想で考えるクセを付けていると、ヒアリングしたその場で企業が抱える問題点が見えてきたり、自分の主張や提案を、分かりやすく説得力をともなって伝えることができるようにもなります。 Web業界はテクノロジーの影響が非常に強い業界です。特に制作や開発に深く関わる業種・職種ほど、ビジネスの本質ではなく、技術的なトレンドに流された発想に陥りがちです。 しかし、戦略フレームワークの考えをマスターしていれば、技術トレンドに流されず、ビジネス
書評：「統計学が最強の学問である」、データをビジネスに使う人のための知識が凝縮
「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができる」。だから統計学が最強の学問である。著者は本書でこう断言しています。 統計学が本当に最強の学問かどうかは置いておくとしても、以前の記事「次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる」で書いたように、グーグルやマイクロソフトやそのほか多くの企業が統計に着目し優秀な人材を求めていることからも、現代における統計学の重要さは誰もが認めることでしょう。 なぜ統計学はそれほど強力なのか？ そして、それをビジネスに活かすにはどうすればいいのか？ 本書はそれを、統計学の予備知識のないビジネスマンでも分かるように説明してくれます。 データをビジネスに使うための「3つの問い」 本書は単に統計学を解説するのではなく、ビジネスの視点から統計学の有用性を説いているところに特徴があります。例えば著者
Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ！
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
カップルが長続きするかどうかはしゃべり方から予測できる
「似たもの夫婦」といった言葉もあるように、性格や価値観、容姿などが似た人々がひかれあい、交際したり結婚したりする傾向があることは知られています。 テキサス大学オースティン校の心理学者たちは、初対面の被験者同士の会話や実際に交際中のカップルの間でのメールやメッセンジャー、チャットなどでの言葉の使い方のパターンを分析し、会話スタイルが似ている人々はお互いに好感を持ちやすく、言葉の使い方が似ているカップルほど交際が長続きすることを明らかにしました。 詳細は以下から。The Language of Young Love: The Ways Couples Talk Can Predict Relationship Success - Association for Psychological Science テキサス大学オースティン校の心理学者James Pennebaker教授らは、「funct
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GunosyのUIを徹底的に分析してリデザインしてみた