お花見シーズンの上野公園、若者は行動を自粛していた - Rei Frontier Tech Blog
レイ・フロンティアの佐藤です。 レイ・フロンティア株式会社では、自動車や鉄道などの交通分野、人流データ等のマーケティング・リサーチ、人の動態分析を必要とするヘルスケア、観光など、多様な分野に対して、データと技術の力で、世界中の人々へ感動体験を提供していきます。 今回は桜の名所、上野公園のお花見シーズンの行動データを見える化しました。 ■期間 2019年 3 月 21日（木）～2019年 3 月 27日（水）【春分の日を含む1週間】 2020年 3 月 15日（日）～2020年 3 月 21日（土）【春分の日を含む1週間】 ■エリア 上野公園 ■調査対象年齢 20代～60代 ※年代別のユーザー比率は昨年と同じ ■調査元 弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの まず年代別の累計滞在時間を出しました。昨年と今年の比較です。 2019年の累計滞在時間を100とした時
プロからアマヘ、「AI解析」で市場規模ケタ違いに
前編はこちら 米国で毎年3月ごろ、4大スポーツをはじめスポーツビジネス界のキーパーソンが一堂に会する世界最大のイベントが開催されている。米マサチューセッツ工科大学（MIT）の大学院が主催する「MIT Sloan Sports Analytics Conference(SSAC)」である。今年も世界から約3500人が集まった。 今年のMIT SSAC2019に参加した、日本スポーツアナリスト協会 産業連携デイレクター 石井宏司氏が、日経BPが主催したイベント「Sports Tech＆Biz」（2019年3月20日開催）で、そのポイントを講演で紹介した。今回はその後編を紹介する。 “最終的な来場者が分からない”チケッティングの課題 米国で最も人気があるプロアメリカンフットボールNFLは、2017年シーズンに、それまで分断していたチケットの一次流通、二次流通、入場・着券のすべてを統合したプラット
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
最速インターフェース研究会 :: ウェブ型のRSSリーダーのシェアを調べてみた
このブログの2007年1月15日から2007年1月21日までのログを集計してみた。はじめに断っておくと、あくまで「このブログに対するアクセス」の集計結果であってフィードリーダーのシェア統計としては全く信頼できない。イギリス人に母国語を訊いたりインド人に主食を訊いたりするぐらい予想通りの結果だ。 はじめに ウェブ型のRSSリーダーというのは乗り換えるにしろ使うのをやめるにしろ、購読リストをスッカラカンにしてから辞めるという人はあまりいない。あるいは登録しているだけで全然読まれないというケースも良くある。なので、feedburnerのアクセス解析で表示されるような購読者数というのはあまり当てにならなかったりする。(Bloglines一強だったころは当てになった) というわけで、特定のRSSリーダーでのアクティブな購読者数を調べるには、記事本文内の画像へのリファラで集計して実際にその記事が読まれ
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