2018/05/28 記事のメモ
データ活用事例の記事
Tokyo Editors Labに参加してきました - Gunosyデータ分析ブログ
ニュースのテーマ×年代性別の分析
目的：ユーザーの興味のある情報しか集まらない世界を脱するために、「ユーザーに対して幅広いニュースを読む事ができる環境・仕組み」を作るための分析 手法：ユーザーの属性による確率密度関数の全体と対象記事との密度比から算出
結論、ニュースのテーマ×年代性別の分 分析をした結果以下のような価値を提供できそう。意外。
ユーザー情報の偏りの是正
偏りを前提にして編集方針の決定
見ていないニュース記事を関連記事として提示
マーケの記事
seleck.cc コミュニティマーケティング（オフライン） ピープルアナリティクス（組織内の人事的分析）
その他の記事
競合調査などで相対比較するとき
予測値との区別をするとき
同一対象の変化を追うとき に散布図が使えて、散布図がとても便利
