手のひらクルー! って感じですけれど、やっぱり、よく出来ていますし、シリーズ第4弾にもなると洗練されているのを感じます。 展開に起伏がありますし、運動や発見、スリルも、すべてが程よい感じで、しかも空いていたため、まったく待ち時間なく、最初から最後まで、とにかく快適の一言でした 。 大きな満足感を覚えつつゲームを終え「でも、リアル潜入ゲームは隠し要素が豊富で、上位ランクを狙うなら周回が必須だから、もう1回くらいは遊んでもいいかな」と思いつつ、エンディングを見て結果を確認したら、 ランク:SS 報酬:$449, 760 時間:27:58:43 ということで、初挑戦でいきなりランクSS達成でした──! いやあ、こんなことってあるんですねえ。今までのランキングはダメージを一度でも受けたら駄目、とか制限もあったのですが、今回は、そういうのもなかった様子です。 一緒に遊んだぺこらさんとの対談 追記 週間1位に輝いた様子です。 今日TMC行ったので撮ってきました! 【脱出感想】ノワール美術館 潜入作戦 - RDBGジャンクション. 1位おめでとうございます(*´꒳`ノノ゙ — アイ (@s_tlyw) 2020年7月18日 終わりに 繰り返しになりますが、非常に面白かったですし、混み合ってなくて快適でした。 これだけ空いていると、早晩、イベント終了を迎えるのでは……? とも感じますので、少しでも気になっていた方は、今こそ遊びに行くタイミングでしょう。
平日の挑戦がやっぱりおススメです これまでの潜入ゲーム同様、可能であれば 平日か休日の早朝回 に挑戦がおすすめです。このゲームは時間帯が区切られているとはいえ、多数のグループと同じフィールドで同時にプレイをします。そのため、休日の回だと結構人口密度が高め。安全に隠れる場所も限られているため、ぎゅうぎゅうに隠れてお尻が出てしまう事もしばしば。また、場内ミッションを行うときに結構行列になることがあるのもテンポ感を損なう要因となります(待機中はタイマーがストップするのがせめてもの救いです) 2. 服装や靴は動きやすいもので このゲームは狭い場内を 中腰、四つん這い、大股を開く など、日常生活では取らない動きを頻繁に行います。服装は動きやすいものを選びましょう。もし女性の方でスカートやヒールなど動きづらい服装で来た場合でも、スタッフに申告すればスウェットやクロックスを貸してもらえるようです。これで存分にミッションに集中できますね。柔軟も忘れずに。 3. リアル潜入ゲーム×ルパン三世「ノワール美術館 潜入作戦」 - ねおあみ日記. プレイ人数は2名が望ましい リアル潜入ゲームは最大3人でチームを組んでプレイできるイベントです。けれども上で説明した通り、隠れる場所が限定されている美術館では、機動力がなによりものを言います。3人だとなかなか移動やスニーキングが難しいし、ベストは3着なのに端末は1台なので、単純に警備員に見つかるリスクが増大します。例えば6人で潜入する場合は、3人チーム2グループより2人チーム3グループの方が、成功率がグンと上がると思います。 猛者の方は是非とも1人でプレイしてみてください。 4. あせってもデバイスのフチは絶対に持たない 受付して間もなくゲーム中に使用するデバイスの説明があると思いますが、その中に「 赤い線が引かれている部分は持たないでくださいね」 というものがあります。 はい、絶対に持ってはいけません。 恐らくここにはシーヴィングする際の通信機器が配置されていて、手などの遮蔽物があると通信しづらくなり、結果タイムロスや思うような結果にならない可能性があります。 ゲーム中焦ってくるとどうしてもデバイスの両端を持ってギュウギュウと壁に押し付けたくなりますが、怪盗らしくスマートな情報奪取を心掛けましょう。 そんな感じで、日常決して体験することのできない"怪盗"という仕事を体験することができました。 クリアしてももう一回挑戦してみたいと思わせる。そんな楽しい公演です。 まだまだ公演は続くようなので、未プレイの方は是非挑戦してみてください。
最後に 動きやすい服装を推奨 します! 理由は動き回るから。スカートの中や足をくじくと大変ですよー。 そして多くのチームが同じ美術館を行き交うので ぶつからないように気をつけ ること。 そして不備があったら すぐスタッフに対応してもらいましょう。 まだまだスタッフの 想定していないトラブルが起こる可能性 があるので、その場合に遭遇したら伝えたほうがきちんと対応してくれるので、楽しんできてくださいね。 これからもどうぞよろしく リアル脱出ゲームランキング
【ノワール美術館潜入作戦】謎付きクリアファイル(ルパン)ヒント・解答 このたびは、『ノワール美術館潜入作戦』オリジナルグッズ「謎付きクリアファイル」をご購入いただき、まことにありがとうございます。 こちらは「謎付きクリアファイル(ルパン)」のヒントページです。 途中で詰まってわからなくなってしまった! !という時にご活用くださいませ。 ●1のヒント ●2のヒント ●3のヒント ●4のヒント ●5のヒント ●6のヒント ●7のヒント ●8のヒント 全ての謎が解けたら ●ステップ1 ●ステップ2 ●ステップ3 人間の長さを測るのが身長計、重さを量るのが体重計だとしたら、温度を計るのは何計だろう?温度計ではなくて…。 上へ戻る ●ヒント2 兼に「女」を、亜に「心」をつけてみよう。なんという二字熟語になるだろうか? ●ヒント3 持って帰った中身は水だったそうだ。 ●ヒント4 数字にはパーツが入るだけでカタカナになるとは限らない。 ①には「シ」が入るが、「ゼ」の両隣の①はひっくり返っているぞ。なんというカタカナになるだろう? ●ヒント5 一番下の四角は「正方形」だ。 ●ヒント6 5つの昆虫とは、ばった、あめんぼ、せみ、てんとうむし、こおろぎだ。例のように切り取ってみよう。 ●ヒント7 Aは11、Bは5、Cは7部屋通過したぞ。 ●ヒント8 一番左には「不」が入る。 1から8のこたえを灰色の矢印の上に順に書き込み、アルファベットのマスに入った文字を下のマスに書き写そう。 ステップ2へ 謎6のルールが役に立ちそうだ。例題をよく見て、切り取り方を復習しよう。一本道になるように線を引こう。 ステップ3へ ほっかいどう、おおいたけん、いわてけん、きょうとふを切り取り、書いた線を見よう。二文字の漢字になっているはずだ。 制作のご相談、コラボレーションなど、 お気軽にお問い合わせください。 ▼一般のお客様はこちら ▼企業/法人の方はこちら 東京本社 〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-20-4 サテライトオフィス 東京都渋谷区千駄ヶ谷4-30-3 代々木TRビル3F TEL 03-5341-4570 FAX 03-5341-4916
*【コールセンターのデータ分析 超入門】 分析を始める前に グラフは見やすくかつ美しく! (前編・折れ線グラフの作り方) グラフは見やすくかつ美しく! (後編・棒グラフの作り方) *【コールセンターのデータ分析 実践】 簡単で発見の多い分析:相関分析 優先課題を絞り込む:パレート分析 ピボットテーブルを使いこなして分析スピードアップ ヒストグラムを使って改善ポイントの早期発見
7618・・・という数値が表示された。 関数CORREL()の計算結果 この計算結果は「相関係数」と呼ばれるもので、必ず-1~1の値が算出される仕組みになっている。まずは、相関係数が0~1の場合について分析方法を解説していこう。 相関係数は1に近づくほど「相関性がある」、0に近づくほど「相関性がない」ということを示す指標になる。もう少し具体的に書くと、 0. 9~1. 0・・・かなり強い相関性がある 0. 7~0. 9・・・強い相関性がある 0. 4~0. 7・・・相関性がある 0. 2~0. 4・・・弱い相関性がある 0. 0~0. 7-2. データの相関を見てみよう | 統計学の時間 | 統計WEB. 2・・・ほとんど相関性はない という結論になる。 先ほど示した例の場合、相関係数は0. 7618・・・と表示されたので「強い相関性がある」という結論になる。言い換えると、Web広告の「表示回数」増えれば増えるほど「売上」も増加していく、と考えられる訳だ。つまり、「費用をかけてWeb広告を出稿することに意味がある」と考えられる。 結果を比較しやすくために、もうひとつ例を紹介しておこう。以下の表は、「商品B」について同様の実験を行った結果である。 広告の「表示回数」と「売上」をまとめた表(商品B) これらのデータについても関数CORREL()で相関係数を求めてみると、以下のような計算結果が表示された。 この結果を見ると、商品BにおけるWeb広告の「表示回数」と「売上」の相関係数は0.
両者の相関関係の裏側には、実は「気温」という共通して相関が高い要素が隠れていて、この影響で数値だけ見ると強い相関関係があるように見えているだけなのです。つまり、気温が高くなる(夏場など)とビールの消費量が増えますし、海や川に行って遊ぶ人も増えるため、水難事故に遭う確率が高くなるというわけです。これをミスリードして「相関が高いから、今年は水難事故を抑制するために、海の家で禁酒キャンペーンを・・・」などと企画しても、何の意味もないのです。 この例は分かりやすい方ですが、実際のビジネスでは、判断が難しい分析結果が得られることがあります。その場合は、"現場の常識"と照らし合わせて、意味のある相関関係かどうかを判断することが重要です。 それでも迷ったら、商品配置の例にように、とりあえず1日だけ試しにやってみて様子を見るのも良いでしょう。 分析結果だけ眺めていても、現実は変わらないのですから。 以上で、相関分析についてのご紹介を終えたいと思います。 長くなりましたが、少しは理解が進みましたでしょうか? 次回は、冒頭にご紹介した類似の分析手法、アソシエーション分析についてご紹介したいと思います。
相関係数をググる(Googleで検索する)と、以下のような数式に出くわします。 はい、もう意味が分かりませんね。(笑) せっかくなので、この数式の意味を理解しておきましょう。 数式を分解して見ていきます。まず分子に注目してください。 これは、各データの座標(xi,yi)から、データ全体の平均値の座標(X,Y)をそれぞれx軸・y軸について引いたものを掛け合わせています。この計算結果(代表値)を【共分散】と呼びます。 次の図1は、【共分散】がどのような振る舞いをするのかを示しています。 図1 【共分散】の振る舞い ここで、とても大事なことが分かります。 この(xi – X)(yi – Y)の計算結果の"符号"を見てもらうと、第Ⅰ・第Ⅲ象限にあるデータは符号が+(正・プラス)になり、第Ⅱ・第Ⅳ象限にあるデータは-(負・マイナス)になりますよね?