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博報堂、人に注目した 都道府県の「“属”ブランド力調査」を実施 ｜ニュースリリース｜博報堂 HAKUHODO Inc.
～31県が県内よりも県外からのブランド評価が高い結果に～ 株式会社博報堂（東京都港区、代表取締役社長：戸田裕一）の「博報堂ブランドデザイン」と「テーマビジネス開発局」は、魅力的なブランドづくりに必要な三つの要素「志」―「形」－「属」の観点から地域社会のブランディングを支援する「LoCoBra」（※）を２０１４年４月２日に発表いたしました。この「LoCoBra」の考え方に基づき、「志」―「形」－「属」の三要素のうち、ブランディングに最も重要な“属”に注目した「“属”ブランド力調査」を実施しましたので、分析結果をご報告いたします。 ● 志＝ブランドを通じて実現したいこと、社会的意義、目指すべき将来像やビジョン ● 形＝ブランドの個性、スタイル、独自性を象徴するもの（名称、シンボル、商品、サービスなど） ● 属＝ブランドのもとに集まる仲間、ブランドを応援するサポーターやコミュニティ 当調査では、
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
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
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