TargetNav

analyze.kyoto サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://analyze.kyoto

HTMLサイズ

1ページ平均HTML（バイト）72088.25

内部リンク集計

リンク総数62

外部リンク集計

リンク総数6

メタ情報

meta description平均長20.25
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

HTML言語 分布

キー割合
ja75.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析（Internal）

ユニーク内部リンク数62
ページあたり内部リンク平均26.38

内部リンク 深さヒストグラム

キー値
024
165
2235
394
54

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://analyze.kyoto/corporate25
https://analyze.kyoto/24
https://analyze.kyoto/contact20
https://analyze.kyoto/blog17
https://analyze.kyoto/blog/category/web/14
https://analyze.kyoto/blog/category/%e7%b5%b1%e8%a8%88/14
https://analyze.kyoto/blog/../12
https://analyze.kyoto/blog/%e9%a0%86%e5%ba%8f%e5%b0%ba%e5%ba%a6%e3%81%ae%e5%a0%b4%e5%90%88%e3%81%ae%e3%82%a2%e3%83%b3%e3%82%b1%e3%83%bc%e3%83%88%e5%88%86%e6%9e%90%e2%91%a0/12
https://analyze.kyoto/blog/category/ai/12
https://analyze.kyoto/blog/category/%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%82%b5%e3%82%a4%e3%82%a8%e3%83%b3%e3%82%b9%e7%a0%94%e7%a9%b6%e4%bc%9a/12
https://analyze.kyoto/blog/category/machinelearning/12
https://analyze.kyoto/blog/%e9%a0%86%e5%ba%8f%e5%b0%ba%e5%ba%a6%e3%81%ae%e5%a0%b4%e5%90%88%e3%81%ae%e3%82%a2%e3%83%b3%e3%82%b1%e3%83%bc%e3%83%88%e5%88%86%e6%9e%90%e2%91%a2/11
https://analyze.kyoto/blog/%e3%83%99%e3%82%a4%e3%82%ba%e7%b5%b1%e8%a8%88%e5%ad%a6%e3%81%ae%e8%80%83%e3%81%88%e6%96%b9/10
https://analyze.kyoto/blog/%e5%9b%a0%e5%ad%90%e5%88%86%e6%9e%90%e3%82%92%e4%bd%bf%e3%81%a3%e3%81%a6%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%81%93%e3%81%a8/10
https://analyze.kyoto/blog/%e7%9b%b8%e9%96%a2%e4%bf%82%e6%95%b0%e2%91%a1/10
https://analyze.kyoto/blog/%e4%b8%8d%e8%89%af%e3%82%92%e7%99%ba%e8%a6%8b%e3%81%99%e3%82%8b%e7%95%b0%e5%b8%b8%e6%a4%9c%e7%9f%a5%e6%89%8b%e6%b3%95%e2%91%a1/10
https://analyze.kyoto/blog/%e6%84%8f%e5%a4%96%e3%81%a8%e7%9f%a5%e3%82%89%e3%81%aa%e3%81%84web%e3%80%8cweb%e4%bc%9a%e8%ad%b0%e3%81%ae%e3%83%84%e3%83%bc%e3%83%ab%e3%81%ae%e4%bd%bf%e3%81%84%e6%96%b9%e3%80%8d/10
https://analyze.kyoto/blog/%e7%9b%b8%e9%96%a2%e4%bf%82%e6%95%b0%e2%91%a0/10
https://analyze.kyoto/blog/%e6%84%8f%e5%a4%96%e3%81%a8%e7%9f%a5%e3%82%89%e3%81%aa%e3%81%84web%e3%80%8c%e3%83%aa%e3%82%b9%e3%83%86%e3%82%a3%e3%83%b3%e3%82%b0%e5%ba%83%e5%91%8a%e3%81%a3%e3%81%a6%e4%bd%95%ef%bc%9f%e3%80%8d/10
https://analyze.kyoto/blog/%e4%b8%8d%e8%89%af%e3%82%92%e7%99%ba%e8%a6%8b%e3%81%99%e3%82%8b%e7%95%b0%e5%b8%b8%e6%a4%9c%e7%9f%a5%e6%89%8b%e6%b3%95%e2%91%a0/10

連絡先候補（Contacts）

このデータの閲覧には会員登録が必要になります。会員登録

キーワード分析（KeywordMap）

ワードクラウド上位

語重み
設問1
times0.885714
テーマ0.857143
普通0.851806
続きを読む0.709838
講師0.657143
参加者0.567871
align0.514286
dfrac0.496887
例えば0.436758
5点0.428571
4点0.428571
2点0.428571
1点0.428571
h10.425903
rho0.425903
やや不満0.371429
気温0.354919
扇風機の販売台数0.354919
Isolation0.354919
満足0.354919
ほぼ満足0.354919
３点0.354919
不満0.354919
平均0.319427
では0.283935
アイスクリームの売上0.283935
積率相関係数0.283935
left0.283935
増田忠嗣0.283935
begin0.257143
end0.257143
JavaScript0.236613
color0.236613
十分0.228571
やや不十分0.228571
不十分0.228571
しかし0.212951
偏相関係数0.212951
ピアソンの0.212951
順位相関係数0.212951
満足度の定量化0.212951
川崎0.212951
定例会0.212951
予定0.212951
相関係数0.18929
機械学習の手法は多く存在しており0.18929
データの対象や目的によって0.18929
選定する必要があります0.18929
ベイズ統計学0.18929

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
データの対象や目的によって機械学習の手法は多く存在しており3.17729432
4点5点3.16625950
1点2点3.16625950
データの対象や目的によって選定する必要があります3.15809632
やや不満３点3.11383240
dfracleft3.08938736
5点満足2.99272440
5点ほぼ満足2.99272440
4点ほぼ満足2.99272440
2点不満2.99272440
1点不満2.99272440
lefttimes2.9804636
dfractimes2.96852942
普通設問2.94485795
alignend2.89861639
ピアソンの積率相関係数2.88872224
アイスクリームの売上扇風機の販売台数2.8775130
多い定食Aの量はどのように感じましたか2.77711320
定食Aの価格はどのように感じましたか高い2.77711320
定食Aの提供時間はどのように感じましたか早い2.77711320
10点満点で評価してください定食Aの全体的な満足度を2.77711320
10点10点満点で評価してください2.77711320
10点9点2.77711320
8点9点2.77711320
7点8点2.77711320
6点7点2.77711320
データサイエンスのお話は勿論のこと懇親会を実施しています2.77711320
データサイエンスのお話は勿論のこと各業界のお話も参考になることが多いです2.77711320
2点やや不満2.77068240
増田忠嗣満足度の定量化2.73660124
alignbegin2.72248836
Analyzeltd2.71402316
ほぼ満足満足2.68364230
とは前提の考え方が異なっています一般的な統計学2.6758618
idnameobj2.6511116
とは前提の考え方が異なっています両者を比較してみましょう2.59483316
よく使われる手法の1つにアンケート分析において2.59483316
よく使われる手法の1つに因子分析2.59483316
があります因子分析2.59483316
があります因子分析とは2.59483316
AとBに正の相関がありAとCに正の相関がある場合に2.59483316
今回は企業のプロモーションや手早くネットで広告を出すときによく利用される2.59483316
BusinessKyoto2.59483316
AnalyzeBusiness2.59483316
ランダムに抽出されたものであると考えます仮に2.59483316
得られた観測データから背景にある確率分布を仮定し2.59483316
正常製造業において不良を発見したい場合2.59483316
正常異常2.59483316
の正解ラベルを付与し異常2.59483316
の正解ラベルを付与し分類問題として考えても良いですが2.59483316

類似サイトはこちら