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。
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Automatic Ruby v13.6.0 を 6/28 にリリースした。 Fluentd との連携 前回からの変更点の目玉としては Publish::Fluentd プラグインが標準添付となった。これにより Automatic Ruby で収集したあらゆるデータを Fluentd により構造化データとして扱うことができるようになる。ブログやウェブサイトの情報を集めて Fluentd 経由で Hadoop や Amazon S3 などに収集、その後 MapReduce するなどしてデータを分析するといったことも自由にできるようになる。その際には現在まで利用してきたプラグインなどの資産をそのまま生かすことができる。 こんな感じのレシピで Fluentd にデータを出力できる。 plugins: - module: SubscriptionFeed config: feeds: - http
Realtime Web Stats Using Node.js, Socket.IO and Redis by Venu Anuganti June 26, 2013 In today’s bigdata analytics world, it is very important and easy to get real-time stats exposed either to end users to have better user experience or to internal dashboards to drive business insights further. Few example candidates for real-time stats: Current active visitors Currently logged-in users When a frie
ページ解析レポートのサポートが、2017 年第 1 四半期に終了したことに伴い、Chrome 拡張機能「Page Analytics」のサポートを 2017 年第 3 四半期に終了しました。本拡張機能は更新されませんが、継続して使用できます。Analytics のユーザーは Chrome ウェブストアからダウンロードできます 。 この Chrome ブラウザ向け拡張機能をインストールすると、アナリティクスでトラッキングしているページを読み込んで、次の情報を確認できます。 指標: ページビュー数、ユニーク ページビュー数、平均ページ滞在時間、直帰率、離脱率 アクティブ ユーザー数（リアルタイム） ページ内クリック分析（ユーザーがクリックしたページ内の場所） デフォルトでは、上記の情報はページ上のスコアカードに表示されます（下図参照）: スコアカードを表示するには、情報を収集するアナリティクス
アクセス解析は最初の解析設定が命。「やっておけばよかった！」と後悔しても、設定し忘れた集計数値はもう2度と手に入りません。 Webサイトの財産とも言える解析データをしっかり取得してビジネスの成長につなげるためにも、必ず設定しておきたいGoogleアナリティクスの必須設定項目をまとめました。 もし抜けがあるようでしたら、この機会に設定してみて下さい。 ※現時点で、アナリティクスの設定は標準・ユニバーサルの2種類があります。ユニバーサルは、まだ不完全なので今回は「標準」での設定をベースにご紹介します。 【設定1】プロパティ＆プロファイル まずはサイトの運用方針などに合わせて、的確にプロパティとプロファイルを設定します。 基本的には「サイトごとにプロパティ」設定がおすすめ いくつものサイトを『それぞれ別のドメインで展開』する場合や、サブドメインでそれぞれのサイトを管理する場合、基本的に
JavaScriptでは、初見の人にはさっぱりわからないけれども、ある程度慣れた人は当たり前に使うイディオムが結構たくさんあります。知ってしまえば何てことはないので、私の知っている限りのイディオムとその意味を解説します。 （7/3追記: twitter等で教えていただいた内容を追加しました） +v （数値化） var v = "123"; console.log(+v + 100) // 223 console.log(v + 100) // 123100 vを数値化する方法では最もメジャーです。parseFloat(v) に比べて高速なのに加えて、parseFloatとは細かい挙動が異なります（例えば空文字列の場合、parseFloatならば NaN になりますが、 +v の場合はゼロになります）。必ず数値になることが保証されており、文字列などで数値化出来ない場合はNaNが返ります。 v
どうも、最近の仕事はビッグデータなRick08です。統計の手法を勉強しようと思って、不動産の取引事例のデータを回帰分析してみました。何しろ9万6千件の取引データが無料で公開されているので、データ分析の題材としてはもってこいです。図は東京都都心5区のワンルームマンションについて、築年数と平米単価の関係を散布図にしたものです。 92年-95年築の取引がすごく少ないですね。バブル期だけに建設も少なかったのでしょうか。多項式近似曲線(4次)が黒い線です。これを見ると、ある特徴がわかります。 建築5年〜10年ぐらいの間は値下がり率が5年で5％程度の美味しい期間。その後、平米単価は急降下します。そして、築20年以上になると、平米単価が40万円程度で安定します。 じゃあ、どんな物件を買えばいいのでしょうか。 当然、値下がりしにくいところがいいわけですが、緑の安定期のところのワンルームというと、実際には3
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