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RapidMinerブログPJ完結!成果発表とその後‥

こんにちは!
株式会社KSKアナリティクス採用担当の網野です。

ずっとこのフィードでお伝えしてきたRapidMinerブログPJですが、
ついに先日の全社会議の発表を持って完結しました!

今日はその発表の様子と、結果を皆さまにお伝えしたいと思います。

スライドを作って、関わったメンバーみんなで発表しました!

すでにみんな全社会議を終え、食べながら飲みながらだったので、
アットホームな雰囲気で発表することができ、よかったです‥!

まず、なぜこのPJを始めるに至ったか、
ブログの現在の状況や、新卒研修としての位置づけを話してから、
実際にやってみてどうだったか、振り返っていきました。

ブログPJを8月に更新しはじめてから11月までの4か月間で、15投稿しました。
無事に更新した記事は定期的に見てもらえるようになっており、
右肩上がりで閲覧数が伸びたことはよかったなと思います。


また、みんなにも考えてもらおうと、
これまで投稿した15記事の中で、一番読まれたベスト3をあてる問題を出してみたり‥
みなさんはどれが一番読まれた記事か、わかりますか?
(公開時期が異なるので、1日あたりPV数が一番高い記事、としています!)


というわけで、まず3位はこちら!
→ python-rapidminerでpythonからRapidMinerを呼び出す

できることだけでなく、できないことまでもしっかり調べて書いてくれた
実用的な記事が3位にランクイン!


そして、2位はこちら!
“RapidMiner vs Python”データ分析初心者はどちらを勉強すべき?

Python関連はやっぱり根強い人気!図表も多様してわかりやすく書いてくれた印章でした!


そして栄えある1位は‥!

→ 機械学習で株価予測の最初の一歩 ~RapidMinerのwindowing株価データ扱い~

RapidMiner上級者向けに株価のデータを扱ったブログが1位にランクインでした!
最初からアクセス数が高かったわけではないのですが、
じわじわ人気が出始め、最終的にはぶっちぎりという結果になりました!

もちろん、ここからが大事です。結果から考察してみました。

その他の記事のアクセス数の推移を見ていても、超初心者向けは安定して見られていたり、
Pythonなどの人気キーワードはアクセス数が伸びやすいということもわかりました。

そこで、実際に、事例紹介や、人気キーワードで、記事を書いてみました、
それがこちらの2本。
RapidMiner vs KNIME ~市民データサイエンティストに向いているのはどっち?~
RapidMinerとPythonを使用した特異スペクトル変換法による変化検知

詳細なアクセス数は秘密‥とさせていただきますが、
この2本も、その他の人気記事と同様のアクセス数の伸びを見せました!
やはり考察の方向性は合っていそう‥

人気のない記事についても考察、みんながつまづくとおもっていた前処理系の記事は
なかなかアクセス数が伸びず、意外な結果となりました。

その他、研修としても位置付けていたこのPJ,
新卒メンバーの上長たちからもコメントをもらいました。

新しい取り組みだったにもかかわらず、ご協力いただいたみなさま、ありがとうございました!

こうして夏から続いた4か月のPJは幕を下ろした‥のですが!

12月のアクセス数をふと振り返ってみると、

機械学習で株価予測の最初の一歩 ~RapidMinerのwindowing株価データ扱い~ の記事が、
なんと、8月~11月の閲覧数を12月の1か月だけで上回るほどアクセス数が急増!

考察から、こういう記事はアクセス数が上がりそう!と更新したこの2本も、
他のブログの平均アクセス数の約3倍をたたき出すという人気っぷり!
RapidMiner vs KNIME ~市民データサイエンティストに向いているのはどっち?~
RapidMinerとPythonを使用した特異スペクトル変換法による変化検知

このまま終わらせてはいけないと思い、今後は新卒だけでなく、
全社単位でブログ更新をしていけたらと思います、また状況をお知らせしますね!

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