データ分析

SaaS（Software as a Service）は近年注目されている業界で、国内のSaaS市場規模は1.1兆円（2022年）、世界のSaaS市場規模は1,400億ドル（約20兆円）を超えていると言われています。そして、今後の成長率は年間で約19%ずつ成長すると予想されています。 注目されているSaaSビジネスですが、SaaSビジネスの特徴として、ユーザーが継続的に購入・課金するサブスクリプションモデルを前提としたビジネスモデルが挙げられます。 そのため、SaaSビジネス特有のKPIがさまざま提唱されており、それらのSaaS KPIをマネジメントしながら事業運営していくことが求められていま…

どもども。 酒ちゃんです。 GA4の基本 Google Analytics 4（GA4）に切り替わるのに際して、GA4の概要と基本的な機能に関してまとめてみました。 従来のUniversal Analytics（UA）とは異なるアプローチなので、GA4に変わってから混乱する人もいるかもしれませんが、よりユーザー中心のデータ収集と分析を実現しています。 nonbee-info.hatenablog.com ユーザーセントリックなデータモデル イベントベースのデータ収集 AIによる洞察の提供 レポートエクスプローラー ユーザーセグメンテーション クロスデバイストラッキング BigQueryとの統合…

２１日、東京競馬場で牝馬クラシック第二弾・優駿牝馬（オークスG1 芝２４００ｍ）が開催されます。 注目は、断然人気が予想されるリバティアイランド。前走の桜花賞、後方追走から上がり3F３２秒９の異次元の末脚を披露して一気に抜き去り１冠目を獲得。同世代なら能力は抜けている。２４００ｍへの距離適性は未知数もレースぶりから問題は無いでしょう。 桜花賞２着のコナコースト。桜花賞では積極的なレースをして、あわや勝ち切るかのシーンで3/4馬身差の２着。レースセンスが良く今回 D.レーン騎手で逆転を目論む。 素質は間違いなくあるペリファーニア。僅かキャリア２戦で桜花賞に挑み３着に好走。まだまだ上積みが見込める…

こんにちは! Lead Data Scientistの梶原(悠)です。 Insight Edgeには商社内の資源系ビジネス部門から市況・需要予測系の相談が多くよせられます。 しかし、この種の案件は予測モデリングの本質的な難易度とユーザーからの期待値のずれが大きく、なかなか有効な活用に繋がりにくい印象があります。 こうした現況の改善に向けて技術的な論点は色々あるのですが、今回は、市況が急変するなどしてデータの分布が大きく変わるケースの対処をテーマに、簡易なツール調査を行います。 目次 ドリフトとは ドリフトの検出ツール 検出デモ まとめ データドリフトとは データドリフトは、時間の経過によって特…

大学を卒業してSIerに就職した竹内。その会社でのSalesforceとの出会いが、その後のキャリアの道しるべになりました。10年にわたって、Salesforce関連のプリセールスや開発に携わり、何を感じて、どのような仕事を残してきたのでしょうか。そして、Chatworkの可能性はどのように捉えているのでしょうか。詳しく聞きました。 ■プロフィール 竹内 信太コミュニケーションプラットフォーム本部事業企画部 システム企画チーム 大学卒業後、2013年4月にSIerに入社し、Salesforceのプリセールスや開発に携わる。2015年、エムスリーキャリアに転職。Salesforce関連の社内シス…

無料で使えるデータマイニングツール一覧 RapidMiner www.rapidminer.jp データマイニング、機械学習、ビジュアルアナリティクスなど、様々なタスクに対応したオープンソースのツールです。ユーザーインターフェイスが直感的であり、機械学習やデータマイニングに関する知識がなくても使いやすいです。 KNIME knime-infocom.jp オープンソースのツールであり、データマイニング、機械学習、ビジュアルアナリティクスなどのタスクに対応しています。ユーザーインターフェイスが直感的であり、複雑なデータ処理パイプラインを簡単に構築できます。 Weka weka-jp.info オ…

こんにちは。倉内です。Pythonは人気の高いプログラミング言語で、paizaラーニングでも、「Python体験編」や「新・Python入門編」などPythonの学習講座は人気があります。人気の理由はいくつかありますが、基本的な文法がシンプルで理解しやすいことに加え、AI・機械学習やデータ分析に関するライブラリが充実していて扱いやすいというのが挙げられます。今回新レッスンが追加された、動画講座「Python データ分析入門編」では、Pythonを使用したデータ整形、情報の抽出、可視化といったデータ分析の流れを学べます。Pythonのデータ解析ライブラリであるpandasの学習をこれから始めたい…

安田記念2023 2023年6月4日（日曜日）に「東京」競馬場で行われる、【第73回安田記念】の予想です。 このレースの条件は、東京競馬場 1600メートル（芝）定量 3歳以上オープンとなっております。 安田記念2023 安田記念の過去データ分析 安田記念は外枠有利 ルメール騎手が5年続けて馬券内 安田記念2023の競馬サイン 番外編 安田記念2023の最終予想 予想家の予想 私の最終決断 買い目 安田記念の過去データ分析 安田記念の過去データを紹介します。 安田記念は外枠有利 ▼安田記念の枠順別成績(過去10年) 1～4［2-5-3-62］複勝率13.9% 5～8［8-5-7-68］複勝率2…

バカには何を言っても無駄だし、長々書いても仕方ないのを承知の上でストレス解消で書いてるからほぼ全部独り言や。 たまにいいことも書いてるから見ててそれに気がついたやつは勝ちに近づくぞ。 株の選び方をわからんやつは負け続けろ 何度やっても勝てないとか、勝率がどうのとか、三点張りがどうのとか（原始的すぎて話にならん。バカFPがよく言うなこういう買い方。） もっと話にならんのがそういう基本的なバカよりも板も読まれへんくせにデイトレに手を出して瞬殺する博打野郎。 あのな、商売人の仕事やと思うてやってみろや。 売れる商品を売るのが利益生むわけやろ。 何度やっても勝てないバカ 実際の商売やのに何度も退場して…

設計から学ぶFirebase実践ガイド 「設計から学ぶFirebase実践ガイド」発行主旨・内容紹介 「設計から学ぶFirebase実践ガイド」目次 「設計から学ぶFirebase実践ガイド」Amazonでの購入はこちら 「設計から学ぶFirebase実践ガイド」楽天市場での購入はこちら※電子書籍版です 設計から学ぶFirebase実践ガイド インプレスグループでIT関連メディア事業を展開するインプレスは、押野泰平、長谷川健史氏、岡田菜摘氏著書による、Firebaseを用いてSaaS開発を行ったノウハウを満載した一冊「設計から学ぶFirebase実践ガイド」を発売した。 押野泰平Profile…

社会のデジタル化が進む中、プログラミングのスキルを持つことは 現代人にとって必要不可欠な資質となりつつあります。 プログラミングは一見難しそうに見えますが、 さまざまな学習方法があり、自分のタイプに合わせたアプローチで理解とスキルアップが可能です。 本記事では、その学習方法の一部を紹介し、 それぞれのタイプ別に最適な学習法を探ります。 書籍、スクール、そして動画教材といった学習方法について掘り下げていきます。 どの学習方法も一長一短があり、自分の学習スタイル、目標、生活スタイルにより最適な方法は異なります。 初心者から経験者まで、皆さんが自分に合ったプログラミングの学習方法を見つけられることを…

はじめに こんにちは！ back check で PdMとして活動しているもっちゃん（@ayakchan）です！ 私は、昨年実施した仮説検証で「仮説検証のやり方」を大失敗しました。アイディアをプロダクトに実装するしないの結論を出すまで、3ヶ月も費やしてしまったのです。その失敗経験から「計画」こそ仮説検証でもっとも大事なプロセスだと改めて気がつき、改善を重ねた結果、1ヶ月で仮説検証の結論を出せる様になりました。本記事では、私が取り組んでいる「仮説検証の計画の立て方」について紹介します。 アイディアの実装や仮説検証の進め方で悩んでいるPdMやPMのみなさんのお役に立てると嬉しいです。 仮説検証の計…

製造業DX（デジタルトランスフォーメーション）において、データ分析と顧客エンゲージメントの強化は顧客満足度の向上と競争力の向上につながります。データ分析を活用して顧客の行動や嗜好を把握し、その情報を基に個別の顧客エンゲージメントを実現することが重要です。本記事では、データ分析と顧客エンゲージメントの強化について詳しく解説します。 その方法やメリットについて理解し、製造業DXの一環として取り組んでみましょう。 ①データ分析による顧客行動の把握 データ分析を活用することで、顧客の購買パターンや嗜好、顧客のニーズを理解することができます。顧客の行動データや購買履歴などの情報を分析し、優れた洞察を得る…

前処理 yhayato1320.hatenablog.com Index Index One-Hot Encoding 参考 One-Hot Encoding 参考 Kaggle で勝つデータ分析の技術 3 特徴量の作成 3.5 カテゴリ変数の変換 3.5.1 one-hot encoding Kaggleで勝つデータ分析の技術作者:門脇 大輔,阪田 隆司,保坂 桂佑,平松 雄司技術評論社Amazon

言語 型付け 実行速度 ライブラリの豊富さ チーム開発に向いているか 学習効率 コミュニティが活発か 過去互換性のない変更がどれくらいあったか 開発速度が速いか コード記述量は多くなるか少なくなるか バグが少ないか ドキュメントが多いか これらの要素が用途に合っているか 用途ex). - 大規模データ分析: データ分析はライブラリが豊富だからpython? - ゲーム用のapi: トラフィックを高速に捌けるほうがいい - 広告配信サーバー

はじめに 主成分分析についてちゃんとやらんとなと思い立ったので、手元にある本の主成分分析に関わる記述について読んでいた。 文意を正確に解釈できる頭はないので、変換がかかっているとは思うがせっかくなのでメモする データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 主成分分析は相関している変数同士をまとめる処理 変数間の相関が高い場合は、寄与率（各主成分における分散の割合）が高い軸が生成される この場合、より相関が高い変数が多いほどよく次元圧縮できる なるほど感。相関（線形の関係性）が強いものだけをまとめているという表現が分かりやすい データサイエンス体系 データサイエンス入門 滋賀大学のDS学部のやつ …

こんにちは、上野です。 この記事では、出題形式に論述式が含まれる、以下試験の勉強方法や解き方について解説します。 ITストラテジスト試験 システムアーキテクト試験 プロジェクトマネージャ試験 ITサービスマネージャ試験 システム監査技術者試験 私自身は上記の高度情報処理試験はすべて合格しています。なお、高度情報処理試験すべてで言うとエンベデッドスペシャリストだけ持っていません。社内では同期の小林さんがすべての情報処理試験区分に合格しているため、私は社内でドヤ顔できません。 論文形式の試験ですが、基本的にはどの試験も傾向と対策は似ており、ポイントを掴むとどの試験も取りやすいという特徴があります。…

G-gen の杉村です。当記事は BigQuery について徹底的に解説する記事の応用編です。BigQuery に初めて触れる方はまずは基本編の記事を、ぜひご参照ください。 基本編の記事 外部データ連携の概要図 外部テーブル 外部テーブルとは 用途 Cloud Storage 外部テーブル Google ドライブ外部テーブル Bigtable 外部テーブル 連携クエリ (Federated query) BigQuery Omni BigQuery Omni とは 対応サービス 注意点 BigLake BigLake とは データソース 通常の外部テーブルとの違い 利点 権限の持たせ方 Big…

世界の政治情勢やテクノロジーの進化は私たちの日常生活に大きな影響を与えています。特に、北朝鮮の衛星発射による緊張や国際政治の関連性は、私たちの関心を引く重要なテーマです。この記事では、衛星発射の意図や影響について解説し、テクノロジーと国際政治の複雑な関係性を探ります。さらに、衛星発射の技術や安全保障への影響、専門知識の獲得や社会貢献への道筋まで幅広く取り上げます。テクノロジーの進化と国際政治の融合についての深い理解は、自己成長や社会への貢献に繋がることでしょう。興味を持ち、共感を抱いたあなたは、この記事を読むことでさらなる知識と洞察を得るでしょう。テクノロジーと国際政治の関係性について探求し、…