#データ分析 22件

チームが勝てば客は増えるのか？　プロバスケに見る勝敗とアリーナ集客の関係　

スポーツアナリストは例えるなら総合格闘技　日本で将来的に求められるスポーツアナリストとは

サッカーやバスケで選手はどう動く？　機械学習を使った集団スポーツの軌道予測

LINE Fukuokaが掲げる「3つのNOをBUILDに変える」こと　サービス運営業務のKPI可視化と業務量予測の実践

LINE従業員がどんな使い方をしてるのかを測る6つのKPI　データプラットフォーム利用者のアクセス解析

スポーツ分析には“アート”と“サイエンス”の両サイドがある　現役スポーツアナリストが語る“オリジナリティ”の出し方

大量のユーザーデータを横断的に使うために　LINEのデータサイエンティストが気をつけているいくつかのこと

フィギュアスケートのジャンプ回転不足を判定してみる　スポーツにおける映像分析の難しさ

サッカー×ポーカーで得られる共通点　相手の“不確実性”から自分の“優位”を予測する

「ドラえもんアナリスト」になれ　サッカーアナリストが教えるスポーツアナリストに必要な8つの要件

バスケの選手とボールの位置データから機械学習で攻撃・守備戦術を分類

ユーザーインサイトをどう開発に活かす？　pixivが実践するカジュアルなリサーチカルチャーの作り方

ヘビーユーザーの継続理由を明らかにするには？　Rettyのデータ分析に基づく意思決定とそのプロセス

マクロミルの事例にみる、AWSを中心としたデータ分析基盤構築のノウハウ

Sansanのデータエンジニアが語る、名刺データ分析基盤の構築方法

メルカリのデータ分析を支える機械学習システムのデザインパターン

解像度を上げると「データ分析」はもっと幸せになる　現役データサイエンティストが教える、データ分析の4つの要素

仕事の効率を上げるのは「Quick & Dirty」　ブレインパッドCDTOがベンチャー時代に学んだこと

ベンチャー時代から一部上場までを経験したCDTO（Chief Data Technology Officer）が見てきたもの

LINEの全社員が使えるデータ分析ツール「OASIS」開発秘話　既存のソフトウェアを採用せず、内製化を選んだ理由

月面探査プロジェクトの最終ゴールとは？　HAKUTOとリクルートテクノロジーズの挑戦

「宇宙を人類の生活圏にする」民間発の月面探査チーム・HAKUTOが描く、近未来のビジョン