TVAL now（ティーバルナウ） - テレビ番組リアルタイム視聴率放送中のテレビ番組視聴率がリアルタイムで分かる。国内最大級のテレビデータを持つスイッチメディア運営。｢今｣みんなが視てる番組をTVAL nowでチェック。
自分のハンドルネームがネットのどこで使われているかがわかる「HandleFinder」
SNSやウェブサービスを利用する際に必要となるIDに、自分の本名ではなくハンドルネームを使うという人は多いはず。しかし、何億人もの人が利用するインターネットで、自分が使っているハンドルネームと同じIDをたまたま別の人が使っているということもあり得ます。「HandleFinder」を使えば、自分のハンドルネームがどのSNSで使われているかを簡単に検索することができます。 HandleFinder https://www.handlefinder.com/ 調べたいハンドルネームを入力して、「SEARCH」をクリックするだけでOK。 数十秒ほど待つと、検索結果が表示されます。検索結果の中から、試しに「Facebook」をクリックしてみます。 すると、Facebookの公式アカウントページが表示されました。 また、アダルト動画サイトのxvideosにもアカウントがあるとのこと。一切身に覚えがなか
Google Analytics 4 ガイド
アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト 株式会社HAPPY ANALYTICSの代表、小川卓によって個人運営されています。
「AWSではじめるデータレイク」出版記念 データレイクはじめの一歩.pdf
1 「AWSではじめるデータレイク」出版記念 データレイクはじめの一歩 2020年5月28日 アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社 シニアソリューションアーキテクト 下佐粉 昭（しもさこ あきら） @simosako 2020年6月発売予定！ 2 AWSオンラインセミナーへようこそ ご質問を受け付けております！ • 書き込んだ質問は主催者にしか見えません • 最後のQ&A時間で、いただいたご質問から ピックアップしてご回答をさせていただき ます ① 吹き出しをクリック ② 質問を入力 ③ Sendをクリック 終了後にアンケートの記入をお願いいたします https://bit.ly/2TFPbps アンケートにお答えいただいた方には本日の資料を後日ご提供させていただきます。 3 自己紹介 下佐粉 昭（しもさこ あきら） 所属： アマゾン ウェブ サービス ジャパン シニアソリューシ
大規模システムにおける5つのログ転送パターン
成功者がどのようにNew Relicを使用してKubernetesのパフォーマンスを4倍に向上させ、拡張性とスループットを改善したかをご覧ください。
WEB特集 潜入取材！フォロワー３万人買ってみた | NHKニュース
フォロワーの数が仕事や報酬に直結するＳＮＳのインフルエンサーの世界。そのフォロワーを購入して水増しする行為がインスタグラムの一部のインフルエンサーの間で行われている実態を取材した記事を21日に掲載した。 News Up「私は“水増しインフルエンサー”」 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190521/k10011924131000.html では水増ししたフォロワーはどこからやってくるのか。売買しているのはどんな業者で、どのようなからくりになっているのか。取材で購入した３万人のフォロワーを徹底追跡すると、その一端が見えてきた。 （「ネット広告の闇」取材班記者 田辺幹夫・田隈佑紀・藤目琴実、ディレクター 中松謙介） フォロワーを売っているのはどんな業者なのか。「フォロワー購入」とネット検索するだけで、数多くの業者が見つかる。 インスタグラムをはじめ、Ｙｏｕ
一休.comホテルページのスマホ版からjQuery依存を取り除くためにやったこと - 一休.com Developers Blog
一休.comでWebフロントエンドを開発している宇都宮です。 先日、一休.comホテルページのスマホ版から、jQueryを取り除きました。jQueryを取り除いた経緯、やったこと、結果について書きます。 ちなみに、ホテルページには以下のURLでアクセスできます（スマホで開くか、PCの場合はUAをスマホに偽装する必要があります） https://www.ikyu.com/sd/00001290/ なぜjQueryを取り除いたのか？ どうやったのか 何をやったのか jQuery.ajax() => fetch に置き換え fetchのpolyfillを採用した理由 DOM操作を標準APIに置き換え 要素の取得 show/hide addClass/removeClass html/text アニメーション $.ready() イベントフィルタリング jQueryの使用を防ぐ目印 jQuery削
アクセス解析担当が必ずやってるGoogleAnalytics設定のまとめ【2018年版】 - Qiita
この記事について 「GoogleAnalyticsの設定、どうしたらいいんだっけ...」と迷ったときのためのレファレンスです。 新規のサイトを立ち上げる時・GAの再設計がしたくなった時に参照してください。 のちのちアクセス解析しつつ改善していくために、できるだけ汎用的にデータを拾っておく 可能な限り、非コーダーができる作業で完結させる というのをテーマにまとめました。 STEP 0: GTM・GAのアカウントを取得 Googleのアカウントがあれば、驚くほど簡単に取得できます。 GoogleAnalyticsのアカウントを作る GoogleTagManagerのアカウントを作る 基本的には、GoogleTagManager（以下、GTM）経由でGoogleAnalytics（以下、GA）を導入します。GTMの使い勝手がよいのはもちろん、GAをカスタマイズしたくなったときに、コーダーの手を借
タイムゾーン呪いの書 - Qiita
コメント欄で「Software Design 誌 (2018/12) に寄稿した内容や修正などをこちらの記事にも適用したい」と言ったあと、やるやる詐欺でずっと放置していましたが、三年近く経ってようやく 2021年 7月に大幅に改訂し、同時に Zenn に引っ越すことにしました。 タイムゾーン呪いの書 (知識編) タイムゾーン呪いの書 (実装編) タイムゾーン呪いの書 (Java 編) なにやら長くなりすぎたので三部構成になっています。 この Qiita 版は、しばらく (最低一年は) 改訂前のまま残しておきます。 タイムゾーンの存在はほぼ全ての人が知っていると思います。ソフトウェア・エンジニアなら多くの方が、自分の得意な言語で、タイムゾーンが関わるなにかしらのコードを書いたことがあるでしょう。ですが、日本に住んで日本の仕事をしていると国内時差もなく1 夏時間もない2 日本標準時 (Japa
ホットペッパーに勝つ方法はあるか？
前回は「メディアビジネスは今すぐやめましょう」というテーマでした。記事はフェイスブックで1,300いいね！をいただき好評でしたが、やはり抽象的な内容だったせいか「そもそも行動モデルはどのようにデザインすればいいのか？」とご質問を多数いただきました。なかなか1つの記事では説明しきれないものですね。 また「行動モデル」のわかりやすさを優先するため、グルメ系サービスの「ホットペッパーグルメ」を例にしましたが、「結局リクルートがもっていくのかよ」との悲観的な意見もいただきました。お気持ちはよくわかります。 しかし、そんなことは決してありません。私はリクルートに対抗するための方法論として「行動モデル」を提示したつもりです。そこで今回は「ホットペッパーに勝つ方法はあるか？」というテーマで、「行動モデル」の基礎的なデザイン手法を解説したいと思います。 受動的アプリは「大逆転」できる？ まず、前回のおさら
Node.js で https をサポートする http proxy サーバを 80行で書いた - Qiita
前回、Qiitaに投稿した記事「Node.jsによる必要最小限のhttpサーバとhttpsサーバとhttp proxyサーバ」では、 http proxyサーバ と言っても、本当に http だけしかサービスしてくれないので、 proxy 経由では、Google さえアクセスできず、あまり役に立ちませんでした。 そこで、今度は HTTP/1.1 の CONNECT メソッドをサポートしました。 これで Google も Facebook もアクセスできます。 またまた、必要最小限の機能しか実装していません。 なので、 注意点 がひとつあります。 この http proxyサーバ を動作させる前に、以下のリンクの情報をお読みください。 脆弱なホストを狙った不正中継を見抜く - @IT 脆弱なホストを狙った不正中継を見抜く - @IT (Web魚拓) HTTP/1.1 CONNECT をサポー
【御礼】SQLで身につける！初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ～無事終了しました - DMM.comラボエンジニアブログ
2017 - 04 - 28 【御礼】SQLで身につける！初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ～無事終了しました 勉強会 資料公開 Tweet Share on Tumblr こんにちは、ビッグデータ部の加嵜です。 共著本 『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』（マイナビ出版) の紹介も兼ねた勉強会 SQLで身につける！初めてのレコメンド 〜 基礎から応用まで ～ が 無事終了しました。 データサイエンティストの方、企画の方、あまりSQLはやったことがないけど興味があるという方 幅広くご参加いただいたようです。ありがとうございます！ 今回の勉強会ではレコメンドの基本的な考え方や実装方法から始め、精度評価や改善手順まで事例を交えながら説明させていただきました。 まずは 「どんなレコメンドを実現したいのか」 を考えるところからはじめてみましょう。 例えば、一緒に購入されやすい
『 データ分析基盤Night #2 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏
データ分析基盤Night #2 - connpass 2017/04/26 データ分析基盤Night #2 #データ分析基盤Night - Togetterまとめ 前回第1回に引き続き抽選に当たったのでこの日参加してきました。 『 データ分析基盤Night #1 』に参加してきた #データ分析基盤Night - 試纏 会場は株式会社FiNC様＠有楽町。有楽町駅ビックカメラのすぐ隣、交通の便は超良い場所です。 会場内もとてもオシャレで綺麗なオフィスでした！ 挨拶 ウェルネスタイム(軽いストレッチ) by FiNC FiNCの分析基盤の概要 発表資料 発表内容 freee のデータ分析基盤の全容 発表資料 特徴：他のサービスとどこが違うのか 構成：アーキテクチャ マーケティング 販売・サポート エンジニア ダッシュボード バッチ処理 辛み 展望・チャレンジ まとめ mercariのデータ分析基
A/Bテストに用いられる統計的検定手法（ロジック）のまとめ＆比較 | RCO Ad-Tech Lab Blog
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら 汎用人型雑用AIの stakaya です。 たまたま数年前に社内のBLOGに書いたABテストのロジックのまとめ＆比較記事を発掘したので、 このまま眠らせているのはもったいないぞと、 圧倒的もったいない精神を発揮し、シェアさせていただきます。 あの頃は私も若かった。 社内では”堅物・真面目・一途”で有名なものでして、下記文章がお硬いのはご勘弁ください。 はじめに 本記事は、施策の評価手法としてしばしば用いられるA/Bテスト（A/B testing)について、できる限り背後にある仮定を明記した上で、まとめたものである。 A/Bテストとは、主にインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策（通常、A・Bと記載）を比較す
メルカリは本当に「世界を取る（かも）」と思った件｜決算が読めるようになるノート
最初にお断りしておきます。今回の内容は決算と関係ありません。いつものように数字もグラフもたくさん出てきません。「号外」のようなものだと思ってください。興味がない方は読み飛ばしていただいても構いません。 noteを始める時に、「やらないこと」を3つ決めました。一つ目はネガティブなこと（悪口）はなるべく書かない、二つ目は非上場企業に関しては書かない（非上場であるという意思を尊重します）、三つ目は僕の主観をなるべく入れない（入れるとしても客観データを主観を明確に分離）ということです。今回は、このうち2番目と3番目に違反しますが、何と言うか書かずにいられなかった、という気持ちなので書きます。 さて、前置きはこのくらいにして本題。 先日、メルカリが大型調達を発表しました。 ・フリマアプリのメルカリ、今度は84億円の大型資金調達——評価額10億ドル超の日本発ユニコーンに (TechCrunch Jap
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