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LyftはA/Bテストの域を越えて実験をどのように改善しているか
LyftのプロダクトマネージャーのJohn Kirn氏は最近、実験を行う際に直面する課題について記事を公開した。既存の実験手法では、Lyftのビジネスの特徴であるリアルタイム性に完全に適応したり、ネットワーク効果を低減したりすることはできなかった。Lyftの実験チームは、時間と領域の分割テストなどの新しいテストを展開し、社内の実験基準と手法を改善した。
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AWSとNFLが提携し、アメリカンフットボールゲームのNext Gen Statsを強化
2021年から2022年のNFLシーズンに向けて、AWSは提携して、Next Gen Stats（NGS）ツールに新しい統計値をいくつか追加している。リーグは、AWSを利用したNext Gen Stats Decision Guideを使って、フォースダウンとツーポイント・コンバージョンの分析を追跡する。
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確率論的データサイエンスモデルのテストから学んだこと
データサイエンスモデルは統計的なブラックボックスだ — そのテストには、アルゴリズムや乱数性、統計学といった数学的テクニックの理解が必要になる。データサイエンスモデルの検証で有効なのは、しきい値を用いた出力差異の処理だ。
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データの信頼性改善とビジネスアジリティを支援する”統計予測”
統計予測(statistical forecasting)は、デリバリ予想を改善し、従来の見積にあった問題を解決する上で、極めて効率的な方法だ。Piotr Leszczynski氏によるAgileByExample 2018でのケーススタディにおいて、氏は、自身のデータをより理解して信頼し、ビジネスアジリティの改善へと進む上での、統計計測の有用性について述べている。
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MicrosoftがRevolution Analyticsを買収
Microsoftは、昨年Revolution Analytics社を買収し、データサイエンスコミュニティへ接近した。Revolution Analytics社はオープンソースのRプロジェクトをベースにしたソフトウェアやサービスを提供している。この買収によって、Microsoftの製品にRの能力が反映され、Rを使ったソリューションが企業分野に出現することが予想される。
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DataFuがApacheのインキュベーションプロジェクトに
LinkedInによるHadoop用ライブラリのコレクションであるDataFuプロジェクトが１月第１週，正式にApache Software Foundation(ASF)のインキュベーションプロジェクトになった。
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ITプロジェクト : 400%の予算超過で得られるのは利益の25%
ハーバードビジネスレビューに掲載されたFlyvbjerg氏とBudzier氏の研究は誰もが注目する内容だ。この研究によればITプロジェクトは考えられているよりも遥かに危険だ。
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jStat: 軽量な JavaScript 統計処理ライブラリ
jStat は統計関数とグラフの描画機能をブラウザ上で提供する JavaScript ライブラリである。外部への依存関係を持たず，すべてのブラウザで統計処理に使用することができる。ただしデータのプロットには jQuery と flot プラグイン が必要だ。jStat は，オープンソースの統計処理言語および作業環境である R を部分的にポートしたもので，その機能のサブセットを実装している。
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Clojure総まとめ：Craneによる配布、Incanterによる算術計算、Leiningen 1.0によるビルド
Clojureインスタンスｗの配布と遠隔操作のためのツールであるFlightCasterのオープンソースCraneは、現在EC2に特化されている。IncanterはClojureを使って簡単にR風の統計計算ができるClojureライブラリとツールである。また、ビルドと依存関係管理ツールであるLeiningen 1.0がリリースされた。
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プロはどんなソフトウェアを使っているのか?
オランダのアムステルダムを拠点とする新規事業であるWakoopaが、人びとはどんなアプリケーションを使用しているのかについて、検討および共有することを目的とした、新たなソーシャルネットワークを作成した。そのユーザベースは比較的小規模であり、プロ指向である一方、ネットワークはソフトウェア使用についての有益な情報を提供している。
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Agile適用調査の回答者を募集
アジャイルプロジェクト管理ツールのメーカーであるVersionOneは、毎年恒例で第3回目となる「State of Agile Development」の調査の参加者を募っていると発表した。オンライン調査は、その分野におけるアジャイル開発プラクティスの価値を判断することを意図している。8月4日、トロントでのアジャイル2008コンファレンスにおいて、その調査結果が発表されることになっている。
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ROIの最も高いアジャイルプラクティス
投資利益率は、投資額に対して、その投資で得られた（あるいは失った）金額として定義される。予想されるROIは、ソフトウェア開発の特定の技術を採用する上で、非常に重要な決定的要因である。IBM developerWorksの記事で、Roger N.Dunn氏はアジャイルの採用を決める上で助けとなる手段の点から、アジリティを調べている。
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2008年度のアジャイル採用に関する調査結果
2008年2月に、Dr. Dobb'sではアジャイルソフトウェア開発技術の採用に関する調査を行い、642名の回答者から統計を集めた。採用率が昨年と同じく69％であったのは、驚くべきことである。他の統計では、しかしながら変化を見せている。
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中国でのスクラム導入の話
InfoQ China の編集者Jacky Li氏による最近の調査で、中国のスクラム導入のまったく異なる５つの事例が比較された。これには、成功した実施例も、失敗した例も含まれている。Jacky氏は、各プロジェクトに同じ質問をして、まったく異なる回答を得た。サンプルが少ないとはいえ、スクラムによる改善が成功を確実にするものではないことを指摘する興味深い比較である。