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20% - Gunma.web#15
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Munenori Sugimura
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2013-12-15開催のGunma.web#15で発表したスライドです。
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Startup Geeks #1 のLTの発表資料です。 http://startupgeeks.connpass.com/event/24126/ - tl;dr エンジニアは日々情報収集しなければ、35歳で定年、老害になるので、日々のキャチアップは重要です。ですが、webサイトやtwitterやRSSやキュレーションサービスなどいろいろな情報ソース、ツールを使い分けるのは結構面倒くさい。全ての情報をslackに集めたところ格段に楽になったのでslackグループ公開したよ。参加無料なので是非是非ご参加を。 - チャネル一覧 https://gist.github.com/kotakanbe/e4232407b75e1ec584e7 - モヒカンSlack https://mohikan.slack.com - 参加はこちらから https://docs.google.com/forms/d/1BF1ipGWWTrO8irmjWDzpRkxGGfp-Gb8ac5GHyrkwPDw/viewform?c=0&w=1
ギークを目指すエンジニャーの 情報収集方法 mohikan Slack
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2013年8月10~11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。 2日目 2-5-2.一般化線形モデル色々~ロジスティック回帰~ 二項分布を仮定したGLMであるロジスティック回帰を解説します。 サイト作ってます http://logics-of-blue.com/
2 5 2.一般化線形モデル色々_ロジスティック回帰
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2013年8月10~11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。 2日目 2-2.尤度と最尤法 一般化線形モデルに入る前段階として、尤度と最尤法について解説します。 サイト作ってます http://logics-of-blue.com/
2 2.尤度と最尤法
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2013年8月10~11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。 2日目 2-7.一般化線形混合モデル ランダム効果を扱うことのできる一般化線形混合モデルを解説します。 サイト作ってます http://logics-of-blue.com/
2 7.一般化線形混合モデル
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logics-of-blue
2013年8月10~11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。 2日目 2-6.ゼロ切断・過剰モデル ゼロがないデータや、0が多すぎるデータを分析する方法を解説します。 サイト作ってます http://logics-of-blue.com/
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
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2013年8月10~11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。 2日目 2-3.GLMの基礎 一般化線形モデルの構成要素や、計算の方法について解説します。 サイト作ってます http://logics-of-blue.com/
2 3.GLMの基礎
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Ship&coのAPIを使ってEC-CUBEの管理画面から宅配伝票を印刷する
EC-CUBEで宅配伝票の印刷
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論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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20% - Gunma.web#15
1.
20% 2013-12-15 Gunma.web #15 @clicktx
2.
• Nom e: ab ou t
me すぎ り むら むね • Twitt の er: @ • Lingu c li c k tx a: Pe • Blog: rl, et c http: / / pe • Lavo rl.no -tubo ro: ア . ne t / マグ • Inter ラマ esse ー : 経営 理 , 会計 ,経
3.
Google
4.
e im t % 0 2
5.
e im t % 0 2
6.
Yahoo!
7.
Google Yahoo!
8.
共通点
9.
2013 年 10
月
10.
Google • 機能追加 Yahoo! • 新サービス
11.
今日 のお 題
12.
Analytics
13.
Analytics アクセス解析
14.
Google Analytics
15.
?) 旬( 月中 10 ンタ 13 年 とイ 20 属性 能追 ザー 」機 ユー ゴリ 「 スト
カテ レ 加 ィク リテ ス アナ gle Go o
16.
と ご 囲 範 齢 年 と 別ご 性 属 ー ザ ー ユ 性ス ク ティ ク リ アナ
17.
18.
19.
ゴリ カテ ティ ィニ ゴリ アフ カテ グメ 他の の いセ そ の強 意向 購買 ント テゴ トカ リ レス クス ンタ ィ イ リテ アナ e oogl G
20.
21.
アナリティクス ヘルプ ユーザー属性とインタレスト カテゴ リに関するレポートの使用 https://support.google.com/analytics/answer/2819950?hl=ja&ref_topic=2799375
22.
アナリティクス ヘルプ
23.
Yahoo! アクセス解析
24.
ース リリ ルか 0 0/3 ーカ 1 13/ ーロ 0 2 ーザ 社ユ 式会 供 株
技術提 ら 提供 料で 則無 原 解析 セス アク oo! Yah
25.
ース リリ ルか 0 0/3 ーカ 1 13/ ーロ 0 2 ーザ 社ユ 式会 供 株
技術提 ら 提供 料で 則無 向け 原 告主 広 し広 ただ 解析 セス アク oo! Yah
26.
面白 いと 思う 機能 Yaho o! ア ク セス 解析
27.
リア と タイ ル 足あ ム ージ のペ 覧中 •閲 照元 •参 環境 ー 機能 ーザ 思う ス解析 と •ユ い o!
アクセ 面白 Yaho
28.
29.
ーザ ユ 属性 ー 女比 •男 代別 シー 年 • テラ トリ ネッ • 機能 思う ス解析 いと !
アクセ 面白 Yahoo
30.
31.
訪問 グ 織ラ 組 名称 組織 • 種別 •業 キン ン 機能 思う ス解析 いと !
アクセ 面白 Yahoo
32.
33.
良く ない 点 Yaho o! ア クセ ス解 析
34.
使うまでが結構 面倒
35.
ョン シ モー 必須 プロ 用が Y!
告 の 利 ント作成 広 カウ スア ジネ 1. ビ 登録 の ?) . 広告 査の通過( 2 告審 3. 広 良 く な い 点
36.
見るまで時間が かかる
37.
クセ ア への 画面 解析 倒 イン が面 グ へロ ター ス ン 良 スセ 動 ジネ へ移 く ール 1.
ビ 移動 理ツ へ 告管 ール な トツ 2. 広 ー イン ポ ログ 用サ で ン .運 い ント 3 ウ グイ アカ へロ . 該当 象のサイト 点 4 析対 5. 解
38.
詳しいデータが 見られない
39.
sと y ti c
ー nal le A 細 な デ oog G べ る と 詳 比 無い 可能 れる タが さ 良 く さ 改善 な 今後 • 有り なの い 性 純 ば単 点 言え 逆に すい 見や で
40.
ま とめ • 最近の 解析 すご ツー い ル •
Yahoo ! アク 解析 セス 面白 い • Goog le A n と併 alyti 用が cs 無難 のと (今 ころ )
41.
ここまで前フリ
42.
某サイトのアクセ ス解析結果から驚 愕の真実が明らか になった!!
43.
先ほどの Google ア ナリティクスのデー タ
44.
45.
円グラフにしてみる
46.
47.
48.
なんと 20% 、
5 人に 1 人が女性 ユーザーだっ た!!!11
49.
この驚愕の真実
50.
信じるか信じないか はあなた次第です
51.
ご清澄ありがとう ございました
52.
53.
「 某サイトって?」 という質問はダメで すよ!絶対ダメです よ!
Editor's Notes
Userlocal – なかのひと、SimpleAPI等
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スポンサードサーチ広告かYDN(ディスプレイアドネットワーク)広告 使いはじめるまでの敷居が高い
今回はツールを使ってみて、面白いデータが取れたのでちょっと紹介してみようかと思います
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人格が疑われる可能性があるのでここでは言えない!
人格が疑われる可能性があるのでここでは言えない! 時間に都合が付く方は是非2次会の方へ!
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