2020年11月20日 14時22分 ニーガンの過去も明らかに! - 「ウォーキング・デッド」シーズン10より - (C) 2019 AMC Film Holdings LLC. All Rights Reserved.
Photo:© 2019 AMC Network Entertainment LLC. 海外ドラマ『ウォーキング・デッド』 は何が面白いのか？見どころやあらすじ、どんな人におすすめか紹介します【ネタバレ無し】. All Rights Reserved. 『ウォーキング・デッド』シーズン10最終回の日本放送を目前に、場面写真が12枚も公開された。ノーマン・リーダスは以前、「伝説になる」と言っていたけれど…? (フロントロウ編集部) 『TWD』シーズン10最終回、何が起こるのか… 新型コロナウイルスの影響で放送が延期になっていた、ドラマ『 ウォーキング・デッド 』シーズン10の最終話が、海外ドラマ・エンターテイメント専門チャンネルのFOXチャンネルで、ついに10月5日22時より、日本最速初放送される。 ファンがシーズン10の最終回を待ち望む間に、シーズン11での終了が発表された『ウォーキング・デッド』。最終章への架け橋となるシーズン10の最終回に、より一層注目が集まるなか、なんと12枚もの場面写真が公開! 最終回のエピソード16では、"囁く者たち"のアルファの意志を引き継いだベータが、ウォーカーの大群を率いて生存者の施設を襲撃。ダリルたちは馬車を使った作戦を立てるが、肝心の馬車に辿りつくまでに犠牲者が出るかもしれない。そんななか、実行者として申し出たのは…。一方、ユージーン一行も、ステファニーとの約束のために歩みを早める。 ダリル役の ノーマン・リーダス は以前、「バトルシーンは伝説になる」と 話していた けれど、その発言を証明するかのように、向き合うニーガンとダリル、岩場から下を見つめる血のようなものを被ったキャロル、走るダリル…など、勢いのあるキャラクターたちの姿を見ることが出来る。 ちなみに、シーズン10は追加エピソードとして6話分の制作が決定している。ショーランナーのアンジェラ・カンは、エピソード16が最終回であることに変わりはなく、残りの6話は、シーズン11を持つファンを楽しませるためのものだと 明かしている 。(フロントロウ編集部) Photo:ゲッティイメージズ、©︎BIG BEACH FILMS/THIRD GEAR PRODUCTIONS LLC/DEEP RIVER PRODUC Next
米AMCの大人気サバイバル・パニックドラマ『ウォーキング・デッド』のファイナルとなるシーズン11の概要と、8話分のタイトルが明らかとなった。米mなどが報じている。 AMCで8月22日(日)にファイナルとなるシーズン11が放送開始されるまで、同局の配信サービスAMC+で毎週木曜日にシーズン11に関する最新情報を公開する「AMC's 11 Weeks of Reveals」がリリースされている。 その最新回で第1~8話のエピソードタイトルが明かされた。 第1話「Acheron: Part I」 第2話「Acheron: Part II」 第3話「Hunted」 第4話「Rendition」 第5話「Out of the Ashes」 第6話「On the Inside」 第7話「Promises Broken」 第8話「For Blood」 そして、第1&2話の概要も明かされている。 「重要な食糧を探す任務を終えてアレクサンドリアへ戻ると、グループはそれだけでは十分ではないと気づき、マギーが新しい計画... 自殺的行為とも思えるような提案をする。彼らに他に選択肢はあるのか?
データシェアリング|データを他の人にかんたんに共有できる snowflakeは、 データの置き場所(ストレージ)とデータを処理するパワー(コンピュートリソース)を分けたアーキテクチャを採用しているため、 自分が保管しているデータに、他者が管理しているリソースを使ってアクセスさせることができます。 この機能は データシェアリング と呼ばれています。 これまでデータを共有しようと思った時、データを複製して相手に送っていました。データを複製して転送するとなると、データを外に出すことになるため、以下の点を考える必要がありました。 複製されたデータのセキュリティ 転送するネットワークに対してのセキュリティ データが更新された場合の対応 データシェアリングは、自分のデータを直接見せることでそういった煩わしさから解消してくれるものです。 2-2. マルチクラウド|他クラウド製品と連携することができる snowflakeは AWS、Azure、GCPのどの環境でも同じように動作するマルチクラウド環境です。 参考: BigQueryを使い始める時に知っておきたい基礎知識 通常、GCPやAWSなどのデータウェアハウスの場合、他社のデータウェアハウスと連携することはできません。しかし、snowflake はマルチクラウドで動作する環境を採用しているため、 クラウド間をまたいでデータを連携させることができます。 そのため、GCPやAWSのシステムで問題が生じてシステムやサーバーが停止してしまっても、別の環境に切り替え動作するような環境を構築することが可能になります。 2-3. ニアゼロメンテナンス|データメンテナンスにかかる時間を最小限にできる snowflakeは、ニアゼロメンテナンスを目指しており、データ分析基盤の運用を革命的に楽にしています。 ニアゼロメンテナンスを実現するための主な機能としては以下があります。 タイムトラベル機能 ゼロコピークローン機能 タイムトラベル機能 こちらの機能は、一言で言うと「データを元に戻す」ことができるものです。データを誤って削除してしまった場合や更新を押したあとでも戻すことができます。 参考: タイムトラベル機能 ゼロコピークローン機能 データウェアハウス、テーブルなど現在の環境のコピーを数秒で作成することができるものです。60GBを2秒でクローンすることができ、従来は時間がかかっていた開発環境も数秒で作成することが可能になります。 2-4.
因数分解 まず初心者が押さえおきたい売上分析の手法は因数分解です。売上をさまざまな切り口で因数分解することで、売上減少と増加の要因を把握していきます。 ECサイトの売上を例に分析してみます。 ①商品売上=販売量×単価。 売上が減少した場合、原因は販売量が低いか、それとも単価が低いか? ②販売量=販売チャネルAの販売量+販売チャネルBの販売量+販売チャネルCの販売量。 販売チャンネル毎の販売量を分析して、どちらが下げたかを確認します。 ③販売チャネルの販売量=クリック数×成約率。 販売チャネルAの販売量が少ない場合、原因はクリック数が低いか、それとも成約率が低いか?もし成約率が低い場合、そのチャンネルのターゲット顧客が商品のターゲット顧客に一致するかを再確認しないといけません。 ④クリック数=表示回数×クリック率。 少ないクリック数の原因は、表示回数が足りないか、それともクリック数が低い?クリック数が低ければ、広告内容を改善したらどうですか? このように、売上を因数分解し、データ分析の深堀りによって、過程から結果に至るまでフローし、減少原因となっている肝心な要素を見つけることができます。 2. アソシエーション分析 データ分析の知識をお持ちの方は、アソシエーション分析が売上分析によく使われているのはご存知かもしれません。蓄積された顧客毎の取引データを分析し、「商品Aを買っている人のX%が商品Bも買っている」」という法則性を見つけ出す分析手法です。 アソシエーション分析の実用例として有名なのは、「おむつとビール」でしょう。妻に頼まれて、スーパーにおむつを買いに来る男性の多くが、ビールも一緒に買うという関連性が示されています。 アソシエーション分析の結果は、売れる商品と売れない商品を把握したり、さらには売上をアップさせるための販促活動を効果的に実施する上で役立ちます。 3. 重回帰分析 重回帰分析とは、結果(目的変数)に対して、関連する複数の要因(説明変数)のうち、どの要因がどの程度、結果を影響しているのかを分析し、それを元にして将来の予測を行う統計手法のことです。 売上分析に用いる場合、従業員数、販売商品数、商品価格、駅からの距離など複数の要因のうち、何が売上高に影響を与えるかを回帰分析し、将来の売上高を予測するのです。 4. 重回帰分析 結果 書き方 r. RFM分析 RFM分析は売上分析において、優良顧客を見つけるための有効な手法です。Recency (最終購入日)、Frequency(累計購入回数)、Monetary (累計購入金額 3つの指標で顧客をランク付けます。顧客を9種類にグループ化した上で、それぞれのグループごとにマーケティング施策を取れます。 分析 ABC分析とは、商品を売上などの重要度によってグループ化する分析手法で、重点分析とも呼ばれます。パレートの法則(80:20の法則)の一つの応用例です。つまり、商品の売上の8割は、全商品のうちの2割で生み出していることです。 売上高の順に商品を並べ、累積売上高割合が70%を占める商品グループをA、70%~90%の商品グループをB、90%~100%の商品グループをCといったグループ分けを行います。ABC分析で「売れ筋商品」や「死に筋商品」を割り出し、商品発注、在庫管理、販売管理などに活用できます。 売上分析に必要な重要指標 1.
そして、もっとも得たかった結果が、以下のパラメータ推定値ですね。 ここには、説明変数で入れた「Hospital」と「Sex」の偏回帰係数(一般的には回帰係数)の結果が記載されています。 >> 偏回帰係数に関しては、こちらで深く理解しましょう! Bの列は、回帰係数の点推定値 です。 有意確率は、"回帰係数が0である"という帰無仮説に対する検定結果 です。 つまりここのP値が0. 05を下回った場合に、回帰係数は0ではなさそうだ、ということが言えます。 更に言い換えると、 P値が0. 05を下回った場合には"この説明変数は目的変数に対して影響を与えていそうだ"ということが言えます 。 今回の結果でいうと、HospitalはP=0. 075なので有意水準5%で有意差なし。 性別は有意差あり、です。 95%信頼区間も出力されています。 ここでの 95%信頼区間は、一般的な95%信頼区間と、解釈の仕方は一緒で す。 >> 95%信頼区間を深く理解する! 重回帰分析 結果 書き方. 今回知りたかったことは、性別が共変量だったと仮定して、"性別という共変量の影響を取り除いた病院AとBのHbの値の違いを比較する"ということ です。 今回の結果から、 Hbの値に関して性別の影響を除いて病院AとBを比較したら、有意差はなかった、という結論を導くことができます 。 共分散分析(重回帰分析)じゃなく、共変量で調整しない解析をするとどう違いが出てくるの? 共分散分析は、共変量の影響を除いて群間比較できる、解析手法でした。 今回のデータでは、Sexを共変量としていましたよね。 では、共変量がなかった時に本当に結果が変わるのか! ?ということをやってみましょう。 やり方の手順は先ほどと同じで、説明変数にはHospitalの1つだけ入れます。 「モデル」や「オプション」も先ほどと同じ設定にしてくださいね。 すると、下記のような結果が出力されています。(パラメータ推定値だけ載せておきます) Sexで調整した場合にはP=0. 075でしたが、Sexで調整しないとP=0. 378という結果が出ました。 Sexによる調整の有無が、Hospitalの結果に影響を少なからず与えていたことが分かります。 SPSSで共分散分析まとめ 今回は、SPSSで多変量解析の一つである共分散分析を実施しました。 これを実践し、結果の解釈をすることができれば、必ず実務で役に立ちます。 >> SPSSで多重ロジスティック回帰分析を実施!