メタ情報
| meta description平均長 | 108.43 |
|---|
| OGPありページ数 | 23 |
|---|
| Twitterカードありページ数 | 23 |
|---|
内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 156 |
|---|
| ページあたり内部リンク平均 | 96.39 |
|---|
内部リンク 深さヒストグラム
| キー | 値 |
|---|
| 0 | 94 |
| 1 | 47 |
| 2 | 184 |
| 3 | 1169 |
| 4 | 239 |
| 5 | 484 |
キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|
| Lambda | 1 |
| theta | 0.475 |
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| リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です | 0.348669 |
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| また | 0.160708 |
| コードはRとStanです | 0.155787 |
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| こんにちは | 0.138889 |
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共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
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| はじめまして | リブセンスの谷村です | 2.601145 | 16 |
| 現在は機械学習基盤の開発に携わっています | 運用していましたが | 2.571009 | 16 |
| 今回はレコメンドエンジンを題材に | 現在は機械学習基盤の開発に携わっています | 2.571009 | 16 |
| リブセンスではデータ分析 | リブセンスの谷村です | 2.571009 | 16 |
| UXリサーチ | リブセンスではデータ分析 | 2.571009 | 16 |
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| さて | 高橋です | 2.571009 | 16 |
| さて | 今回のテーマはメールマーケティングです | 2.571009 | 16 |
| とその前に | 今回のテーマはメールマーケティングです | 2.571009 | 16 |
| とその前に | 我々の部署名の由来についてご紹介します | 2.571009 | 16 |
| テクノロジカルマーケティング | 我々の部署名の由来についてご紹介します | 2.571009 | 16 |
| には | テクノロジカルマーケティング | 2.571009 | 16 |
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