「失敗しない」 新規事業開発 お客様に寄り添ったプロジェクトマネージメント、創業から 10 年以上に渡り培ってきた 技術力により、ハートレイルズは 「失敗しない」 ノウハウを提供いたします。 サーバーサイドから フロントエンド、 アプリまで サーバーサイド （Ruby on Rails、Node.js） からフロントエンド （React、Vue.js）、 アプリ （Swift、Kotlin） まで、ハートレイルズは一気通貫した技術力を有します。
Yahoo!カテゴリWebサービス（ディレクトリツリー）を使って、過去10年間にカテゴリに登録されたサイト数をビジュアライズしてみました。 1つ1つの円が1日に登録されたサイト数、下に行くほど新しくなります。一番上だと1995年。目立つところでは上の方に大きな円があり、それは1996年3月14日に一気に登録されたようです。最近の方が円が大きいので登録数はどんどん増えているようで、それは単にYahoo!サーファーが増えているのか優良サイトが増えているからなのか。 なお、上記の画像はPNGにしてしまっていますが、描画にはFirefox1.5系の新機能、canvas（とJavaScript）を使ってみました。手軽で便利。データの読み込みはAjax風に。 This entry was posted in つくる. Bookmark the permalink. Both comments and
« Twitter & もごもごクライアント Twiggee 新版リリース | メイン | Javascriptでdiffる ( with 形態素解析 ) » Yahoo形態素解析サービスを使って閲覧中ページのキーワードクラウドを表示するGreaseMonkeyスクリプト Yahoo! Japan から 日本語形態素解析Webサービス がリリースされて、「ほほう」と思っている人も多いかと思います。 mecab などをサーバにインストールすれば今まででも形態素解析を使用したサービス(特に需要が多いのは分かち書きかな？)を提供することは可能だったわけですが、形態素解析は結構重い処理なので、非力なサーバだと少々しんどくて困っていたり、そもそもそういったアプリケーションをインストールできないサーバなために形態素解析の利用を断念していたなんて人には結構朗報かもしれません。 個人的には JSONP に
Webページの自動カテゴライズ の続き。 前回書いたとおり、パストラックで行っている Web ページのカテゴライズでは、Web ページの本文抽出がひとつの鍵になっています。今回はその本文抽出モジュールを公開しつつ、使っている技法をざっくり解説などしてみます。 本モジュールの利用は至極簡単。require して analyse メソッドに解析したい html を与えるだけ。文字コードは UTF-8 です。 【追記】大事なこと書き忘れ。本モジュールは Ruby1.8.5 で動作確認していますが、特別なことはしていないので、1.8.x なら動くと思います。 $KCODE="u" # 文字コードは utf-8 require 'extractcontent.rb' # オプション値の指定 opt = {:waste_expressions => /お問い合わせ|会社概要/} ExtractCont
パストラックは、「社会」「政治」「スポーツ」などのカテゴリごとにページのランキングを見る機能があります。 パストラックの注目・人気・定番のページ一覧で右上のセレクトボックスからカテゴリを選ぶと、そのカテゴリの一覧が表示されます。 例： 「政治」の人気ページ一覧(人気ページ＝昨日・今日あたりによく見られたページ)http://pathtraq.com/popular?category=Politics「スポーツ」の注目ページ一覧（注目ページ＝ここウン時間によく見られたページ)http://pathtraq.com/popular?m=upcoming&category=Sports「車/二輪」の人気ページ一覧http://pathtraq.com/popular?category=Motor「食/グルメ」の注目ページ一覧http://pathtraq.com/popular?m=upcomi
アクセス解析などのデータ分析における13の原則
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 13の原則の内、すでにいろいろなところでご紹介しているものが7つありますが、改めてそれも含めてご紹介したいと思います。オリジナルのものもあれば、いろんな人が言っていることを言い換えたりしているだけのものもあります。 ・3つのデータ分析視点 -T,B,S- 1.トレンドでデータを見る(Trends) 2.目標や基準すなわちベンチマークを持つ(Benchmark) 3.全体でみるのでなくセグメント化しブレークダウンしてから見る(Segmentation) これはどのようなデータや数字でも汎
予算2億円の場合、テレビ、雑誌、バナー広告の最適比率は50：37：13
「予算総額を2億円として、男性の20～30代、女性の20～30代にわけて、テレビＣＭ、雑誌、バナー広告の費用を色々と変えた場合に、商品の購入意向がどれぐらいあがるのか（創出効果）についてシミュレーションしています。」という前提。 「各グラフとも、右にいくほど、創出効果が大きくなるように並べかえています。すなわち、クロスメディアの組合せが右にあればあるほど、多くの購入意向を創出できる組合せです。男女とも最も効果が高い組合せは、テレビ：雑誌：バナーが「50：37：13」となっています。NRIの調査では、テレビCMの接触頻度が10～15回を超えると、効果は頭打ちになる傾向にあります。」というのが結果。
予算額5,000万円の場合のテレビCMとバナー広告の最適コスト配分は
「今回のモデルの前提は、全体の予算額を5,000万円と仮定し、その予算をテレビCMまたはバナー広告に投下することを前提としています。テレビＣＭはスポット広告の出稿を前提にしています。バナー広告は、Yahoo!、mixi、アメブロ、AllAboutなどのサイトに出稿した場合を想定してシミュレーションをしています。」と解説している。 下図を見ると全体の創出効果をみると、バナー広告へ投下する予算比率を10-15％くらいとするのが良さそうだとわかる（原文解説では15-20％を頂点と書いてあるが、どうみてもそこがピークに見えないので）。 また原文でも書いてあるが、「この傾向は、予算を5,000万円とおいた場合の計算ですから、バナー広告は常に10～15％が最適というわけではありません。また、今回の目標関数は「購入意向の創出」ですから、「認知拡大」などを目標にした場合は、違う傾向になる可能性もあります。
「「買う」と決める瞬間」を読んだ
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 本書は店舗におけるショッパーの行動データから、「買物行動」の本質を抽出し、売上増・利益増につながる洞察を提示している。自分の仕事に直接役に立つものではなかったが、各種行動データ自体も興味深いものであったし、その分析も興味深いものだった。畑違いということもあり、目新しい観点が多く、付箋だらけになってしまった。 店舗設計や実際の店舗を持っているオーナーの方とかにとっては必読書だろう。第2章の3つの「決定的瞬間」と3つの「通貨」についてだけ、内容を書いておこう。 3つの「決定的瞬間」 ・リー
We’ve seen many AI artists use the limitless possibilities of artificial intelligence to toy with reality as we know it, and Imagined Architecture is the next one in line. This AI artist is using... We can always count on Etsy to accurately predict the latest trends in the world of home décor, and their forecast for the upcoming holiday season is finally here. From candycore to gingerbread girl,..
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