Kleiner Perkins is committed to respecting and protecting your privacy; please contact [email protected] with any questions regarding our privacy practices. © 2024 Kleiner Perkins Download Report We use data to tell stories of business-related trends we focus on. We hope others take the ideas, build on them & make them better. At 3.6B, the number of Internet users has surpassed half the world’s po

プロジェクトを開始する前に、市場調査などで統計データを分析し仮説をたてる事は重要ですが、それらの調査対象が世界規模、全国規模になるとコストが掛かりすぎて（特に個人や中小企業の場合）現実的ではありません。 そこで活用したいのが国や団体、民間企業が公開している無料の統計データです。今日はそんなマーケティング担当者ならきっと必見の情報公開を行なっているサイトをご紹介します。 1. 総務省統計局 総務省統計局では様々な統計データが入手可能です。 国税調査 人口推計 労働力調査 小売物価統計調査 土地統計調査 このようなデータはPDF版が一般的ですがExcel形式でダウンロードできるのも魅力ですね。その他にも以下URLより数多くの統計データが入手できます。 また、統計局ではメール配信サービスも行なっています。興味のある方は登録をおすすめします。 www.stat.go.jp 2. 法務省 法務省でも

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。

フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか（もっと正確に言えば、何を食べないか）によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ（*^_^*）　一目ぼれです☆　バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない～！ ちょっと高めの価格設定やけど、

平日の若年層での固定電話・超離れインターネットの普及、技術進歩と共に、コミュニケーションのかたちも変化をとげ、アナログからデジタルへ、そしてデジタル内でもより新しい手法へとシフトを続けている。総務省が2014年4月に発表した「情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査」を基に、その実状を探っていくことにする。 次に示すのは平日におけるコミュニケーションメディアの平均行為率。要はどれだけの人が利用しているか(頻度や時間は問わない)。例えば10代のソーシャルメディアの値は43.5％とあるので、10代の4割強は平日に、ソーシャルメディアを使ってコミュニケーションをしていることになる。当然、これらのツール以外にもコミュニケーション手段は存在し、利用されている…例えば直接口頭、手紙、貼り紙など…ことにも留意する必要がある。 ↑ コミュニケーション系メディアの平均行為率(平日、2013年)全体で

高等教育には公的な助成がなされていますが，それは2つの成分からなります。大学等の教育機関への助成と，個々の家計を対象とした助成です。 後者の家計対象助成が総額全体の何％を占めるか。OECDの “Education at a Glance 2013” にこの指標の国際統計が載っていますので，それをグラフにしてみました。2010年の統計となっています。 日本は29.2％であり，OECD平均の23.2％よりは高くなっています。しかし注目してほしいのは，その中身のほとんどが “Student loans” であることです。われわれがいう「奨学金」のことですが，国際統計ではしっかり「ローン」に直されています。青色のスカラシップとはみなされていません。 申すまでもなく，わが国の奨学金は実質「ローン」なのですが，国際統計ではこの点がしっかり認識されているようで，安堵の感を覚えました。国際的にみると，青色

全国学力調査の結果分析から、年収の多い家庭の子ほど成績が良い傾向があることが２８日、文部科学省が委託した初の全国調査で確認された。平均正答率の差は最大２５・８ポイント。塾や習い事の支出が「ない」家庭と「月５万円以上」では、最大２８・２ポイントの差があった。　家庭の年収と子どもの学力の関係について、国が全国的な調査・分析をしたのは初めて。お茶の水女子大の耳塚寛明副学長（教育社会学）の研究班が実施。昨年４月に全国の小６と中３を対象に実施した学力調査について、抽出した公立学校７７８校で保護者３万９９８１人へのアンケートと子どもの結果を分析した。　小６の国語Ａ（Ａ問題は知識中心）では、年収２００万円未満の平均正答率が５３％、年収１５００万円以上は７５・５％。算数Ｂ（Ｂ問題は知識の活用を問う）では、２００万円未満が４５・７％、１５００万円以上が７１・５％。年収が上がるほど成績が高かった。中学でもほぼ

【2013年の米国App Store売上ランキングまとめ】KingとSuperCellが激しい首位争い　3月以降躍進を遂げたグリー 年の瀬も迫ってきたこともあり、2013年の米国App Storeの売上ランキングを振り返ろう。まず、結論から入ると、2012年後半から人気を集めていたKing.comとSuperCellが引き続き激しい首位争いを展開した1年だったといえよう。両社と3位以下とは大きな差になっているものとみられる。 3位以下については、Electronic Arts（EA）とKabamが安定した推移を見せたほか、グリーが3月以降、マーケットにおける存在感を高めた。その一方、年中盤まで一定のポジションをとっていたMobageやZyngaが年後半にかけてランキングタイトル数を減らしていった。 このなかでもグリーの活躍が目覚ましい。当サイトでも何度も触れているが、3月以降、ポジションを

2014年の新春ですが，いかがお過ごしでしょうか。私は今日は，朝から箱根駅伝に見入っていました。タスキをかけて一心に前を向いて走る青年は美しい。昨年も同じことを書きましたが，仕向け方次第で青年は輝く存在なのだと思います。 今日は皇居で一般参賀があり，天皇が「国民一人一人にとっての安寧と幸福を祈る」と挨拶されたそうですが，残念ながら「安寧」に一年を過ごせる人間などそうはいないもの。事故や災害など，目に見えるトラブルに遭遇する者は少ないでしょうが，心の内に何かしらの悩みや心配事を抱え，年中それに付きまとわれる人は結構いると思われます。 今回は，国民のうち，悩みやストレスを抱える者がどれほどいるか，その原因の内訳はどういうものかをみてみようと思います。年明け早々不景気な話ですが，社会の「おめでたくない」部分を観察し，それを可視化するのが私の商売ですので，どうかお許しください。 用いる資料は，厚労

a]:flex [&>a]:flex-row [&>a]:justify-between [&>a]:py-[18px] [&>a]:border-t [&>a]:border-lightgray [&>a]:border-opacity-20 [&_li]:my-1 [&_li]:list-['-_'] [&_li]:py-[18px] [&_li]:border-t [&_li]:border-lightgray [&_li]:border-opacity-20 [&_.Label]:transition-all [&_.Label]:w-fit [&_.content]:transition-all [&_.content]:h-0 [&_.content]:pt-0 [&_.content]:px-5 [&_.content]:overflow-hidden [&_.toggle:

2. お前誰よ ところてん – http://twitter.com/tokoroten 大学時代 – – – – – 電子透かしの研究(B2~B4) コンシューマゲーム会社で9ヶ月のインターン(B3) 自然言語処理を利用したPhishing対策(B5~M2) 半導体計測器開発ベンチャーでバイト、C++と光学設計(B4~M2) IPA未踏ユース(M1)、学生ベンチャー起業(M2) 社会人 – 某通信会社の研究所(3年弱) – コンピュータウィルスの収集、分析 – クラウド、ビッグデータ関連の研究 – ドリコム(2年目) – インフラ → プロモーション分析 → アプリ分析 – 現在はソーシャルゲームのデータ分析 兼 企画含めた何でも屋 Copyright Drecom Co., Ltd All Rights Reserved.

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

統計を専門にしている訳ではない人と話していて感じた違和感があったので、書き留めておきたい。 疑うべき順番は モデル → 推定法 データ分析をしていれば、当然、期待を掛けたモデルのデータへの当てはまりそうが悪いという事が度々ある。こういう時、統計屋さんとして自然に浮かぶのは「モデルが間違っている」という発想である。と思うのだが、非統計屋さんと話していると、このような時に「別の推定法を試してみたらどうだろう」と言われる事がある。多分、目の前のモデルに対する過度の期待から来るのだろうと思うが、このような態度では統計的に見ると妥当性を欠いた分析をしてしまう危険を孕んでいる。 ひとつの事例 とある線型状態空間モデルのパラメータを推定した所、どうしてもデータに合わない部分があった。実は、それが合わない理由は簡単で、ある潜在変数は常に正であるはずなのだ。線型状態空間モデルでは、潜在変数の分布は正規分布で

データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質