サイバーエージェント主催の「AES(アドエンジニアリングサミット)」というイベントから、本記事ではWiLの琴（こと）さんの講演をお届けします。アメリカのモバイル広告市場について理解を深めることができる内容です。 WiL(World Innovation Lab)について “ベンチャーへの支援や、起業家精神の普及を通じて日本を元気にしたい” 米国シリコンバレー在住で活動している（WEBサイト）。SONY、NTT、日産、ベネッセなどの企業から約300億円の出資をうけ、ベンチャー企業の活性化のファンド事業などをおこなっている。 米国のモバイル市場について 米国のモバイル契約者の割合 モバイル契約者の最新データ(2014.1Q)、Android52%、iOS42%。ここに関しては、あまり日本と違いはない。 端末のメーカー比率 アメリカでは、AndroidはSAMSUNG（サムスン）一人勝ちの状況が
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
ニコニコ大百科データ ニコニコ大百科に2014年2月上旬までに投稿された記事全ての記事ヘッダ，記事本文データと，それに付随する掲示板全データです。ただし，ユーザーページ，ユーザーIDは削除されています。 記事ヘッダデータ 記事ID，記事タイトル，記事ヨミ，記事種類（a:単語，v:動画，i:商品，l:生放送)，記事作成日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1年当たり1ファイル，圧縮ファイルで約4.9MB，展開後は約14.9MBです。 記事本文データ 記事ID，記事本文，記事更新日時などのデータです。CSV形式のファイルで，1月あたり1ファイル（例外あり），圧縮ファイルで約4.52GB，展開後は約22.7GBとなりますので，ダウンロードされる際はご注意ください。 掲示板データ 記事ID，レス番号，レス投稿日時，レス本文などのデータです。CSV形式のファイルで，1年あたり1ファイル，圧縮
ニコニコの動画のタグにどういう傾向があるのかざっと見てみました。 今回の調査には、「(株)ドワンゴと国立情報学研究所が提供しているデータ」を利用させていただきました。 概要 ドワンゴから提供されたデータのうち、特定の約3日間にアップロードされた動画について、よく付けられているタグを紹介しています。 ちょっとしたコメントも書いていますが、あくまでもざっと見た印象程度なのでご注意ください(^^) ニコニコ動画のタグの傾向を時系列順に紹介 2007年3月6日、2010年3月12日、2012年9月29日のそれぞれにアップロードされた動画について、タグの傾向を紹介します。 2007年3月6日にアップロードされた動画のタグ ユニークなタグは7773個でした。そのうち1回しか使われていないタグは1494個です。 この頃は、アイドルマスター、涼宮ハルヒの憂鬱、など特定のコンテンツに大きく支えられていたよう
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
こんばんは、集計大好きな Iwasaki です。 半年ほど前に、以下のエントリーでダウンロード数の国別比較をしました。 3つの自作アプリの国別ダウンロード数の比較：海外戦略を探る！？ あれからだいぶ時間もたったことだし、今回はDL数ではなく、最高順位で国別の傾向を探ってみたいと思います。 DL数の比較も面白いんですが、国によって市場規模が異なるので、どの程度の人気なのかがつかめません。 本当なら、市場規模を「順位<>売上」で推定し、累計DL数 / 市場規模を計算して比較するのがいいんでしょうが、面倒くさいので、てっとり早く最高ランキングで比較してみることにしました。 上の図は、拙作「移動メジャー」の各国での仕事効率化/無料カテゴリーでの最高順位を世界地図上に表したものです。 色が赤っぽいほど上位に食い込んだことを示しています。 ギリシャ（無料総合6位）、レバノン（同2位）、クロアチア（同
以前、 [婚活] facebook で日本人ユーザの ID 一覧を取得する という記事を書きました。そこで示したスクリプト（をちょっと改変したもの）をぐるんぐるん回し、日本人ユーザとして登録されている人のユーザ ID が1150万人分ほど集まりましたので、ここに共有したいと思います。 原理としては、 facebook の全ユーザについて、ユーザ ID 1番から順番に地域をチェックし、日本と登録されているもののみその ID を保存しています。これだけの日本人を得るために数十億人分の ID をチェックしてます。 [ ダウンロード fb_jpn_ids.zip ] 解凍していただきますと、2つのフォルダがあります。”type1″ フォルダには100000000000000番以降のものが、 “type2″ にはそれ以前のものが、適当に分割されて格納されています。 https://www.face
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
1、Facebook | 約833,980,620人（約8億3400万人） アメリカ 前回同様今回も1位はfacebookでした、圧倒的です。 数値の参考リンク ※上記URL先でリアルタイムに会員数がわかります。この記事で表記している会員数は記事を書いている時点のものです。 2、Qzone | 約530,700,000人（5億3070万人） 中国 中国最大のSNS「Qzone」も順調に会員数を増やしています。 数値の参考リンク ※数値は2011年8月の情報です。 3、Twitter | 約520,091,188人（約5億2000万人） アメリカ Twitterは去年と比べると大躍進、5億人突破です。 数値の参考リンク 4、Sina Weibo 前回：-（-） 今回：約300,000,000人（約3億人） 中国 前回の調査では見落としていましたが、中国にはSina Weiboという巨大SNS
一時帰国中に話題のビッグデータビジネスの時代を読みました。 Big Dataというのがクラウドに次ぐバズワードだと言われています。しかし本書をそのような流行の一端として片付けるのはあまりにもったいないです。というのも、読めばわかりますが、タイトルはあくまで釣りで、内容は基本に忠実且つ広く深いITビジネス書だからです。 「びっぐでーた」をテーマに語られる事例は数知れず、ヤマトのIT戦略やコマツのGPSがいかに中国の市場を押さえているか、無料風俗をネット配信するビッグシスターの例など、プロだからこそ仕入れている情報からそういうのどこで知るんだろう的なクリエイティブな話題まで、ちょっと逆立ちしても敵わないなという漫談の数々が飛び出します。 ビッグデータビジネスの時代 堅実にイノベーションを生み出すポスト・クラウドの戦略 鈴木 良介 翔泳社 2011-11-09 売り上げランキング : 6238
ミクシィは25日、『「ニールセン・ネットレイティングス ネット視聴率（2011年10月度）」に関する当社の見解』と題した文章を公開するとともに、月間ログインユーザー数の推移グラフを公開した。 ニールセン・ネットレイティングス社の「ネット視聴率調査」（10月度）に基づいた一部報道、ブログ等において、SNS「mixi」の推定利用者数が2011年10月度に「大幅減」と報道・記事化されたことを受けてのもの。これは、ネットレイティングスの集計方法が変化したため数値が減少したものであり、「利用者数に関して、報道等で見られるような大幅な減少はございません」とミクシィでは指摘している。実際、ネットレイティングスの発表に対して、PCからの利用のみを集計したものである点、9月以前の数値について修正されないまま折れ線グラフで記載されている点などが、充分に理解されないまま、Twitterやブログで言及しているケー
また、Facebookページの費用対効果を上手く説明できず、制作を進められていない方も多くいらっしゃるのではないでしょうか。
Tweet 先日書いた『Facebook founder, Mark Zuckerburgの語る未来："Naturally Social"』の中で、Zuckerburgが紹介していたFacebookにおいて、2年ごとに共有される情報量は倍増しているという『ムーアの法則』というものがありました。 それに関連するところで『Mashable!』に、そのデータはどれほどのものなのかを示したインフォグラフィックがあったので、そちらを軽くご紹介。 ■世界における情報量 2年ごとに2倍に増加しており、2011に作られたデータ（複製された物も含む）は1.8ゼッタバイトに及ぶ。（ゼッタは10の21乗） ■1.8ゼッタバイトの容量を例えるなら.. Twitterでアメリカの全国民が1分間に3回（1日で4,320回）、 26,976年休みなくつぶやき続けなければならないほどの情報量である。 もしくは、120分の
[本]生き残るための広告技術 / Rob Graham カテゴリ: Book Behavioral Targeting 生き残るための広告技術 進化したインターネット広告「行動ターゲティング」のすべて 著者：Rob Graham 販売元：翔泳社 発売日：2009-10-06 クチコミを見る 日本では数人かもしれない行動ターゲティングのガチの中の人として、レビューせねばと。日本語タイトルが妙ですが、純粋な行動ターゲティングの本です。 この情報を得るための対価が1900円というのは圧倒的に安いです。俺がいろいろと独自に研究し、試行錯誤して得たノウハウが、2006年には既に英語圏で出版されていたのかと思うと腰が砕けぬる。書いてあることはほとんど正しいし、うちも一緒だし、考えていることも同じだし、BTを販売するひとはこれを読んでお客様に説明すれば間違いは無い（説明会とか資料作成がめんどくさいので情
【ミクシィ(2121)】は2011年8月4日、2011年度第1四半期(2011年4月-6月)における決算短信を発表すると共に通期決算説明会を開催、資料の公開を行った。その資料などから、同社が運営するSNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)【mixi】の会員数などの動向が明らかになった。今回はそれらの資料からグラフを再構築・構成し、「出来る範囲で」「継続データについて」mixiの現状を眺め見ることにする(【発表リリース一覧ページ】)。 ●会員数は増加、ページビュー数は減退。ページ最適化が原因? 資料によれば2011年7月時点(一部6月末)でのmixiの主要データは次の通り。提示された資料は2011年度第1四半期(2011年4月-6月)のもので、基本的に2011年6月末のデータが提示されている。 ・月間ログインユーザー数(月1以上でログインしたユーザー数) ……1527万人(同年7月時
「ビッグデータ」という言葉が最近よく使われています。Publickeyでも、企業が処理すべきデータがさまざまなログやソーシャルメディアなどから急送に生成されていることなどを指して「ビッグデータ」という言葉をこれまでに利用してきました。 Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data ビッグデータとは「Big Data」であり、文字通り巨大なデータを意味していますが、米調査会社のガートナーはビッグデータとは単なる巨大なデータではないのだと、「Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data」（ガートナー曰く、ビッグデータへの課題は
こんにちは。mixiPRスタッフです。 位置情報を活用した「mixiチェックイン」をご存じですか？ 「mixiチェックイン」は携帯電話やスマートフォンの位置情報機能を使用して自分の居場所を友人に共有できるサービスです。居場所を伝えるだけでも、さりげない近況報告になったり、待ち合わせ場所の連絡になったり・・・これもひとつのコミュニケーションの形ではないでしょうか。 今回、ユーザーの皆さんは、どんなところにチェックインしているのか、調べてみましたのでご紹介したいと思います。 カテゴリー別ランキング（2011年2月時点のデータ） 1位 駅・空港･観光地 38.5% 2位 飲食店 18.7% 3位 飲食店以外のお店（デパートなど） 17.7% ■駅・空港・観光地 駅や観光地など旅行に関する場所が多く、最もチェックインされた場所は、東京ディズニーランドでした。東京ディズニーシーも同様に人気です。 そ
やせ過ぎ女性の比率の国際比較をグラフにした。ここで、やせ過ぎ（痩せすぎ）はBMI（体重㎏÷身長の二乗㎡）が18.5未満と定義されている。データはWHOのBMIデータベースによる（1人当たりGDPは世銀データ）。 一般には、食料事情もあって、所得（１人当たりGDP）の低い貧困国ではやせ過ぎ女性が多いという傾向がある。 東チモール、エリトリア、エチオピアといった最貧国に加え、パキスタン、バングラデシュといったイスラム国でやせ過ぎ女性が多いことが目立っている。イスラム圏では女性の平均寿命の対男性比が相対的低いこととも関わりがあると思われる（図録1670参照）。 日本は、11.0％と112カ国中、30位であるが、所得の高い国としては、シンガポールやアラブ首長国連邦と並んで、異例の高さとなっている点が目立っている。国民全体、あるいは女性平均の体型が世界の中でスリムである点では日本と共通の韓国でもやせ
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
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