先日こんなことをコメントしたら、思ったよりも反応が多くて「皆さん同じことを思っていたのかな」と感じたのでした。 シュートを外した後でゴールポストを動かして入ったことにするのはダメですよ / 「当初は有意差が認められなかったが、毛乳頭細胞が少ないと思われる被験者を除いて追加解析したころ、塗布24週後の毛髪密度は「含む」を使った被験者のほうが統計学的に有意に上昇したという」 https://t.co/K91NElUAgN— TJO (@TJO_datasci) 2023年6月6日 要はこれは再現性問題の典型例だという話なんですが、近年あれだけ再現性問題が騒がれた割には意外と未だに世間的にはあまり広く知られていないのだろうか、という気もしています。 このブログでも再現性問題については一通り論じたことがありますが、ちょうど良い機会なので改めてこの手のQRPs (Questionable Resea
バフェット・コードは日・米の上場企業の財務分析・ファンダメンタル分析を、効率的に行えるツールです。株価・財務情報・指標など、必要な情報はすべてここに集結しています。もう煩わしい情報集めにはサヨナラを。企業分析をもっと迅速・カンタンに。
この項目「キャンベルの法則」は翻訳されたばかりのものです。不自然あるいは曖昧な表現などが含まれる可能性があり、このままでは読みづらいかもしれません。（原文：en:Campbell's law） 修正、加筆に協力し、現在の表現をより自然な表現にして下さる方を求めています。ノートページや履歴も参照してください。（2018年12月） キャンベルの法則（キャンベルのほうそく、Campbell's law）は、「どのような定量的な社会指標も、社会的意思決定に用いられると、その分だけ劣化圧力を受けやすくなり、追跡対象としていた社会的プロセスがゆがめられ劣化する傾向が強まる」（85頁）という法則で、調査方法論についてしばしば論文を著した心理学者・社会科学者のドナルド・T・キャンベル（英語版）によって規定された[1]。同様の趣旨でキャンベルは次のようにも記している。 学習到達度試験は、「標準的な教育により
AARRR(アー)モデルとは、顧客行動をAcquisition(獲得)、Activation(活性化)、Retention(継続)、Referral(紹介)、Revenue(収益)の5段階に分解・可視化するフレームワークのことです。現在のビジネスステージの確認や、課題抽出に役立ち、グロースハックでも用いられる手法です。 今回は、AARRRの成り立ちや、実践例も含め、AARRRの活用方法をお伝えします。 BtoBの営業スタイルを変える！ BtoBマーケティングスタートアップガイド（基本編） save_alt資料を無料でダウンロードするplay_arrow AARRRモデルとは何か AARRRとは、サービスの成長段階を表す5つの言葉の頭文字をつなげたものです。 それぞれ、Acquisition（獲得）、Activation（活性化）、Retention（継続）、Referral（紹介）、Rev
ガートナー「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表。NFTやAIによるソフトウェア開発支援などは過度な期待、黎明期に量子MLなど 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 2021年版では1500を超えるテクノロジを同社が分析し、、今後5～10年にわたって高度な競争優位性をもたらす可能性が高い、押さえておくべき先進的なテクノロジおよびトレンドを簡潔にまとめたものとしています。 ハイプサイクルの左からいくつか注目したいテクノロジを見ていきましょう。 黎明期の初期には量子コンピュータを用いて
https://t.co/jttRjoSbdK
ELBのアクセスログの事象分析について、ShellScriptとAthenaを用いた実行例についてまとめます。 NLB No.1 : 最も多いリクエスト元のクライアントIPアドレスのリクエスト数 $ gunzip -dc * | awk '{print $6}' | awk -F ":" '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -r| head -n 10 No.2 : 時間毎のリクエスト数 $ gunzip -dc * | awk '{print substr($3,0,13)}' | sort | uniq -c | awk '{print $2, $1}' No.3 : 分単位でのリクエスト数 $ gunzip -dc * | awk '{print substr($3,0,16)}' | sort | uniq -c | awk '{print $
■人材紹介業におけるデータ入力・データ活用の課題 レバレジーズのデータ戦略室で室長をしている阪上です。今回はレバレジーズの運営する人材紹介系サービスにおけるデータ活用の課題について扱いたいと思います。 一般的に人材紹介業は、「企業での就業を目指す人材」と「人材を欲している企業」のマッチングを行っています。しかしながら、経済学におけるマッチング理論が扱うような、「各々の人材がつけた、行きたい企業ランキングTop100」、「各々の企業がつけた、欲しい人材ランキングTop100」などの顕示的な選好のデータはありません。 そこで、マッチングをうまく実現するためには選好データではなく、営業管理システムなどに蓄積されたデータを使う必要があります。人材も企業も納得した状態、すなわち、「内定の承諾という状態を生み出した人材と企業のペアのデータ」と、「内定の承諾に至らなかったペアのデータ」を分析することで、
新型コロナ感染症の感染拡大防止については、医療・疫学的なデータと同時に人流データなどのビッグデータを利用した解析も行われてきた。そうしたビッグデータ解析の一種に検索キーワードを使ったものがあるが、新型コロナ感染症とタバコ関係のキーワードはどのような関係になっていたのだろうか。 パンデミックの影響はどうか 筆者は、Yahoo! JAPANの「ヤフー・データソリューション」からYahoo!ニュース個人オーサー向けの統計データ提供を受け、4月と5月にわたっていくつかの検索キーワードについて調べてもらった。この企画は、新型コロナ感染症が大きな社会問題になっている状況下で、それぞれのオーサーがこのパンデミックに関する記事を書く際、ビッグデータをどう活用できるのかというテストケースだったと思う。 この企画でいただけるデータは、例えば一定期間にどんなキーワードが検索され、検索データの属性（年代、性別）は
1. © 2019 NTT DATA Corporation 1 © 2019 NTT DATA Corporation NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 大規模データ活用向けストレージレイヤソフトの これまでとこれから 2019年9月5日 株式会社NTTデータ システム技術本部 吉田 耕陽 福久 琢也 2. © 2019 NTT DATA Corporation 2 ※Deepな話題に興味がある方は当チームメンバによる過去のカンファレンスでの発表資料もご参照ください。 ( で検索) 本セッションでお伝えしたいこと Hadoop誕生(2006年ごろ)からのストレージ系OSSを中心と した技術の発展と、残存する技術課題に対する近年出現して きたプロダクトのアプローチを若干寄り道しながら紹介します。 • お話ししない内容 • 個別の技術/ミドルウェアの”Deepな”話題(※)
社会問題としての炎上・誹謗中傷最近テラスハウスという番組の出演者が亡くなるという痛ましい事件がありました．この番組自体はあまりよく知らないのですが，とにかくネット上での誹謗中傷がひどかったとのことです． 事件の詳細や炎上にどう対処すべきかという話については，こちらが良くまとまっているのではないかと思いますので，詳細は省きます． 木村花さんにはご冥福をお祈りする以外ないわけですが，このような痛ましい事件が起きている一方で，その実態というのはあまりよくわかっていません．私も炎上の分析をやっていたりもしますが，基本的には数百万人規模の炎上を対象としています． というのも，個人が攻撃されている炎上というのはなかなか分析が難しいんですね．規模が小さいと他人からはどうしても見えにくいのです．だからといって，本人にとってそれはどうでもいいことかというとそんなことはないわけで，何とかしなければいけない対象
はじめに ソフトウェア開発のチームの生産性や健全性というものは、内部の体感的として理解できるものの、外部の人間からは見えにくいものです。こういった情報の非対称性は開発チーム外の人々との関係の中での問題の原因になってきました。 また、複数の開発チームやプロダクトを束ねるEM、CTOや、管理職にとってそれぞれの状況を客観的な数字やグラフで可視化することは、全体的な戦略を考える上でも重要な参考情報になります。ですが、アンケートやプロジェクト管理を増やすほど、どんどんと開発メンバーに負担をかけてしまうことになり、計測のし過ぎによる疲れなども誘発してしまいます。 本稿では、gitリポジトリのログ情報から、いくつかのグラフを生成し、チームの状況を可視化するためのツールgilotを作成したので、その目的と意図、そして使い方、注意点を解説します。 アプローチ方法 gilotのアプローチは、git logの
My company recently shifted from Tableau to Power BI. And it was painful, as it always is, to say goodbye to something you love and rely on. I was excited about learning a new tool though. Excited to add something new to my toolkit. But a bit reluctant too. Based on all that I had heard, I went into it with the feeling that Power BI was a step backwards, that I’d now have to make do with an inferi
ツールとヒトの力で アプリとWebの 売上を最大化 Reproは、マーケティングツールと運用支援を ワンストップで提供しお客様の成果創出まで伴走します。
Product { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new Muta
収入の年齢曲線の国際比較
18日に，内閣府の『老後の生活設計と公的年金に関する世論調査』のデータが公表されました。「何歳まで仕事をしたいか」という問いに対し，4割近くが「66歳以上」と答えたそうです。 https://digital.asahi.com/articles/ASM1L54FDM1LULFA019.html 私は「ずっと」ですね。リタイアなんていう概念はありません。たまに送られてくる，「ねんきん特別便」に書いてある受給予定額をみると笑っちゃいます。年間の家賃にもなりません。自分で稼ぐほかありません。 よしんば，ある程度の年金をもらえるにしても，仕事は続けるでしょう。何もせずにいるのは耐えがたい。私の場合，趣味（好きなこと）と仕事が一致している度合いが高いので，苦にはなりません。人生100年の時代，高齢期を「引退期」として過ごすのは，経済的にも心理的にも不可能です。 しかるに，高齢期のステージになると稼げ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
