SiTest (サイテスト) ブログ ｜ SiTest (サイテスト) ｜ ページ 5

平素より格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。

この度、当社は大阪本社オフィスおよび東京支社オフィスを移転致しましたことを、ご案内申し上げます。
社員一同、今まで以上にお客様の「喜びをカタチに」できるよう努めてまいります。

今後とも、一層のお引き立てを賜りますよう、お願い申し上げます。
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データをビジュル化することは、データ解析で必須です。
そのために、様々なグラフ・表を使いますよね。
ですが、厄介なのが位置情報です。
位置情報を含むデータは、距離・地形の影響があり、グラフや表だけでは読み取れない情報を多く含んでいます。

そこで、やりたいのが地図上にマッピングし、ビジュアル化すること！

今回ご紹介するのは、 Google Fusion Tables を使った方法です。
以前、 Google スプレッドシート との連携に関する記事を書きましたので、よろしければそちらも御覧ください。

この記事では、『都道府県別の人口データ』を使って、地図上に人口データをプロットします。
さらにはヒートマップでビジュアル的にもわかりやすく表示することを目指します。

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消費者が商品を知ってから購入するまでにたどる心理的プロセスを「消費者行動モデル」と呼びます。
消費者行動モデルには様々な種類が存在しており、AIDMA や AISAS などを耳にしたことがある方も多いのではないでしょうか。
時代とともにメディアが増えたために、ユーザーの購買行動の流れもそれに合わせて変化しています。その消費者行動モデルから自社のサイトや商品サービスをより効果的にアピールしていくためのヒントを得ることができます。

肝心なのは、その行動や心理がなぜ生じたのか、「なぜ」を掘り下げるという姿勢と視点をもって、消費者の行動を観察したり、データを分析することです。消費者のインサイトを取得し、その本質を突き詰めることで、効果的かつ持続的な施策を打ち出すことが可能になります。
今回は、消費者行動モデルの種類とその時代背景、そしてそれぞれの特徴についてご紹介いたします。
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日本語の文書を解析しようと思った時に、ほとんどの人が 形態素解析のツールである MeCab を利用すると思います。MeCab でよく使われる辞書として IPADIC が挙げられます。しかし、IPADIC はとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎている状況です。
そこで今回は、新語に対応できる辞書の mecab-ipadic-NEologd をご紹介したいと思います。

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このところ、教育とプログラミングについての話はよくでてきますね。

小学校でプログラミング教育が必修化するニュースは知ってる方も多いと思います。
それに影響をうけ、さまざまなビジュアルプログラミング言語がでてきました。

ビジュアルプログラミング言語とは視覚的なオブジェクトでプログラミングするプログラミング言語です。

Scratch (スクラッチ), MOONBlock (ムーンブロック), VISCUIT (ビスケット)など、聞いたことあるかたも多いと思います。

今回、紹介する Blockly (ブロックリー)もその1つです。

それでは、 Blockly の概要からビジュアルプログラミングエディタを作っているところまで見ていきましょう。

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「マテリアルデザイン」という言葉を Google が発表してから既に3年が経過しましたが、みなさんは実際にマテリアルデザインを使ったことはありますか？

今ではかなり浸透しており、メジャーな JavaScript のフレームワークには、マテリアルデザインをベースにした CSS フレームワークが登場しています。（React.js はフレームワークというよりライブラリですが）
　・ Angular ： Angular Material
　・ React.js ： Material-UI
　・ Vue.js ： Vuetify.js

マテリアルデザインのルールに則れば、直感的で使いやすい UI が作れる！
そこで今回は、 Vue.js の CSS フレームワークのひとつ Vuetify.js を使って、ゼロからマテリアルデザインを適用していきたいと思います。

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前回、flask の紹介を軽く行いました、今回は、flask を使って、簡単な WebAPI を作ってみようと思います。

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機械学習の広がりによって数テラバイト 〜 数ペタバイトのビッグデータを活用する時代になり、スケーラビリティとパフォーマンスが高いデータベースが求められるようになってきました。

パブリッククラウドサービスを提供している各社とも、
ビッグデータを解析するためのサービスを提供しています。

今回は Google が開発・提供している Cloud BigTable を Python を使って、
チュートリアルを進めながら基本的な動作をご紹介していきます。

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近年、AI (Artificial Intelligence) が様々な分野で、活用されています。その中で重要な技術として、機械学習 (Machine Learning) が挙げられます。
一般的に機械学習 (Machine Learning) には、大きく分けて「教師あり学習」と「教師なし学習」との2種類があります。
そこで、今回は「教師なし学習」である「クラスタリング」をご紹介したいと思います。

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人工知能開発企業 Adgorithms によって作られた人工知能「アルバート（Albert）」がウェブマーケティングを成功させたと発表し話題になっています。人工知能がウェブマーケティングを最適化し、人間の手を離れてその効果を最大化することは本当に可能なのでしょうか？今回のブログでは、その検証を試みたいと思います。
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