Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
GARNET CROW楽曲の選好分析
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
jackojacko_
October 18, 2017
Business
240
0
Share
GARNET CROW楽曲の選好分析
Twitter上で行ったアンケートをもとに、楽曲間の類似度マッピングおよびファンのクラスタリングを行いました。
http://twitter.com/jackojacko_
jackojacko_
October 18, 2017
More Decks by jackojacko_
See All by jackojacko_
「使われるデータ基盤」を目指してデータアナリストとワークショップをやった話
jackojacko_
2
930
AI時代に、 データアナリストがデータエンジニアに異動して
jackojacko_
0
1.4k
Other Decks in Business
See All in Business
AI導入PJの勝ちパターン KPI設計&意図的な社内AI格差
okuwakim
1
700
AIを意識した経営・執行の設計と実行
kan
4
3.7k
Mercari-Fact-book_en
mercari_inc
2
35k
ITが何の略なのかも知らないままエンジニアになっちゃったのでインターネットに生き恥を晒してみた話
m_k__77
0
230
【正社員型エンジニア派遣事業】採用資料
cdcsaiyo
0
1.3k
"分からないまま走る"をやめたら不確実性に向き合えるチームになっていった話 ~開発指標で語るプロセス改善~
bicstone
1
160
GEO Experiments 2026: What We Tested, What Failed, and What Actually Works
thomaspeham
1
2.9k
01_全社_FLUX採用ピッチ資料_Ver.5.3
flux
PRO
8
210k
株式会社ELYZA(イライザ) 採用情報資料 / RECRUIT PITCH
elyza
2
750k
『今日から使える認知行動療法』でみつけた もっと人生をたのしむヒント
mkitahara01985
1
640
パーソルクロステクノロジー_エンタープライズソリューション統括本部のご紹介 / Introduction_of_es
pxt_gs_ssol
0
2.8k
malna-recruiting-pitch
malna
0
21k
Featured
See All Featured
Between Models and Reality
mayunak
4
310
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
310
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
150
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
11
38k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.3k
Design in an AI World
tapps
1
220
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
170
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
850
A designer walks into a library…
pauljervisheath
211
24k
Transcript
GARNET CROW楽曲の 選好分析 @jackojacko_ 2017/10/18
目次 1. 調査概要 2. アンケート対象の基礎統計 3. 楽曲間の類似度マッピング 4. ファンのクラスタリング 5.
まとめ 6. あとがき
1. 調査概要 Googleフォームでアンケートを作成し、Twitterで 回答を募集。 【質問】 1. あなたがGARNET CROWのファンになったのは何年 からですか。 2.
あなたはGARNET CROWの楽曲をどの程度知ってい ますか。 3. あなたの最も好きな楽曲を5つ選んでください。 2016年7月2日20時~8日9時に集計。 166人から有効回答を獲得。 GARNET CROWの全楽曲数と同じ!(たまたま)
2. アンケート対象の基礎統計 デビュー当時からの古参 が1/4近くを占める。 5周年ベストアルバムが発 売された2005年前後から のファンも多い。 私もメルヘヴンの時間に
流れていたCMがきっかけ でした! 130曲以上知っている猛 者が2/3以上! SNSのコアなファンに募っ たため。 20 19 6 5 7 9 20 16 7 12 8 11 8 4 5 3 6 ファン歴の分布 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 4 4 9 16 16 117 知っている曲数の分布 ~10曲(主要曲のみ) 10~30曲(シングル曲) 31~50曲(1、2枚アルバムも買った) 50~100曲(数枚アルバムも買った) 100~130曲(アルバムは大体買った) 130曲~(シングルカップリング曲まで 網羅している)
2.アンケート対象の基礎統計 ※flyingを当初入れ忘れていて1/3ほど集計した時点で追加しました、申し訳ありません。
3.楽曲間の類似度マッピング アンケートを集計した上記のようなテーブルか ら、まずは楽曲間の距離を計算する。 2曲間の距離=「どちらかのみ選んでいる人数」/「ど ちらか片方は選んでいる人数」(バイナリー距離) 「夏の幻」と「夢みたあとで」の距離は 2/4 回答者 A B
C D E 曲 夏の幻 0 1 0 1 1 夢みたあとで 1 1 0 1 0 君という光 1 0 1 1 0
3.楽曲間の類似度マッピング 算出した距離 を、多次元尺 度構成法 (MDS)を用い てマッピング。 主成分分析 や因子分析 と異なり、軸
の向きに意 味はない。 有名3曲が端 にある……!?
4.ファンのクラスタリング 今度はファン同士のバイナリー距離を算出し、ク ラスター分析(ウォード法。) 下図より、5つに分割してみることにする。
4.ファンのクラスタリング
4.ファンのクラスタリング
5.まとめ ク ラ ス タ ー 条 件 1 条件2
最人気曲 人 数 知って いる曲 数の 平均 ファン になっ た年の 平均 ひとこと 1 非 コ ナ ン 最古参 Holy ground 13 131.7 2003.7 聖地至上主義 3 5周年 (多数派) Rhythm 63 136.8 2005.3 GCはバラード 4 trade 51 120.8 2005.9 GCはネオアコ 5 コ ナ ン アップテンポ 夏の幻 15 100.7 2005.9 コナンからの1stAL 組、涙のイエスタ デーも好き 2 バラード 夢みたあとで 24 117.1 2005.9 トップ5/6がコナン 曲 ※「知っている曲数の平均」は、アンケート時の選択肢の階級値を使用 (「10~30曲(シングル曲)」→20曲)
6.あとがき 結果の公表が遅くなってしまい大変申し訳ありま せんでした。 多くの方にご協力いただいた甲斐があり、思った よりも選好の差がはっきり出てびっくりしました。 Rhythm派とtrade派でGARNET CROW像が全然違 いそうですね…… 私は2005年組ですが聖地至上主義者でしたw 手法に興味を持たれた方は是非マーケティン
グ・サイエンスを勉強されてみてください! おすすめ:古川一郎・守口剛・阿部誠 (2011) 『マーケ ティング・サイエンス入門』 有斐閣アルマ
ご閲覧およびアンケートへのご協力 ありがとうございました。