- まとめ買いでお得 対象商品： 500円OFF「ファッションアイテム」9/1まで | 最大1000円OFF「電子辞書・プレゼンター」9/1まで | 100円OFF「エーワン商品」9/1まで | 最大5000円OFF「PCソフト」
 | 会員なら、この商品は10%Amazonポイント還元 （ポイントが表示されている場合は、表示ポイント＋10％還元）。 |
よく一緒に購入されている商品
商品の説明
内容紹介
インターネット時代におけるロングテール・ビジネスモデルの先駆けとされるアマゾン。
本書では、そこで公開されている書籍ランキングの変動に注目。古くから知られていた「move-to-front規則」の考え方を、時々刻々変化する巨大な数値変動にあてはめると何が見えてくるだろうか。
確率順位付け模型による分析で、ロングテールからの売上への貢献度合いや、昼夜における人びとのネット活動の様子を大胆に予測し、限られたデータから現実の社会現象を鮮やかに照らし出す。
本書では、そこで公開されている書籍ランキングの変動に注目。古くから知られていた「move-to-front規則」の考え方を、時々刻々変化する巨大な数値変動にあてはめると何が見えてくるだろうか。
確率順位付け模型による分析で、ロングテールからの売上への貢献度合いや、昼夜における人びとのネット活動の様子を大胆に予測し、限られたデータから現実の社会現象を鮮やかに照らし出す。
内容（「BOOK」データベースより）
インターネット時代におけるロングテールビジネスの先駆けとされるアマゾン。本書では、そこで公開されている書籍ランキングの変動に注目。古くから知られていた「move‐to‐front規則」の考え方を、時々刻々変化する巨大な数値変動にあてはめると何が見えてくるだろうか。確率順位付け模型による分析で、ロングテールからの売上への貢献度合いや、昼夜における人びとのネット活動の様子を大胆に予測し、限られたデータから現実の社会現象を鮮やかに照らし出す。
登録情報
|
この商品を見た後に買っているのは？
カスタマーレビュー
最も参考になったカスタマーレビュー
17 人中、14人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
By つくしん坊
トップ500レビュアー
形式:単行本
「ネットビジネスの特徴は、在庫を多数揃え、年に1回か2回しか売れない商品でも、それらを多種類売ることでビジネスとして成立させる、『ロングテールビジネス』である」という、（評者も含めての）世の中の常識が、本書の簡潔な数理モデルで否定される。驚きであると共に、なぜこのような誤りが長い間通用してきたのか、疑問にもなった。
著者の専門は数理物理学であり、本書中にも、素人にはかなりハードルの高い数理モデルが出てくる。しかしそれらのページをスキップしても、本書の言わんとするところは十分伝わる。アマゾンの商品の売れ行きランキングの詳細ロジックは公表されていない。そこで、著者は、「確率ランキングモデル」と名付ける簡明なモデルを提案している。あまり売れない本（つまりベストセラー以外の、圧倒的大部分の本）のランキングの推移を解明するのが目的である。これは、「最後に売れた本を1位に置き、次々別の本が売れる都度、ランキングを下げていく」というものである。結果は、サンプル的に取り上げた本のランキング推移を十分精度良く再現している。このランキング推移から、全品目のうち、どの部分がビジネスに貢献しているかが検証される。
本書の結論がネットビジネスに与えるインパクトを考えるのは興味深い。アマゾンは、ネット書店がロングテールビジネスではないことを、先刻承知しているはずである。それにもかかわらず、めったに売れない本を多数在庫しているのは何故か？コストだけ考えれば、ごく少数の良く売れる本だけ在庫したほうが、効率が良いことは本書が証明した。本書は、ロングテールビジネスをコスト効率以外の、ブランドの魅力など、別の視点から考えることの重要性を示唆しているようである。
著者の専門は数理物理学であり、本書中にも、素人にはかなりハードルの高い数理モデルが出てくる。しかしそれらのページをスキップしても、本書の言わんとするところは十分伝わる。アマゾンの商品の売れ行きランキングの詳細ロジックは公表されていない。そこで、著者は、「確率ランキングモデル」と名付ける簡明なモデルを提案している。あまり売れない本（つまりベストセラー以外の、圧倒的大部分の本）のランキングの推移を解明するのが目的である。これは、「最後に売れた本を1位に置き、次々別の本が売れる都度、ランキングを下げていく」というものである。結果は、サンプル的に取り上げた本のランキング推移を十分精度良く再現している。このランキング推移から、全品目のうち、どの部分がビジネスに貢献しているかが検証される。
本書の結論がネットビジネスに与えるインパクトを考えるのは興味深い。アマゾンは、ネット書店がロングテールビジネスではないことを、先刻承知しているはずである。それにもかかわらず、めったに売れない本を多数在庫しているのは何故か？コストだけ考えれば、ごく少数の良く売れる本だけ在庫したほうが、効率が良いことは本書が証明した。本書は、ロングテールビジネスをコスト効率以外の、ブランドの魅力など、別の視点から考えることの重要性を示唆しているようである。
15 人中、12人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
By 木村尚義
VINE™ メンバー
形式:単行本
結局の所、アマゾンランキングはアマゾンの中の人じゃないとわからないということです。
本書は、アマゾンランキングを統計学的な見地から、どうしたら楽に計算できるだろうという推論をすすめます。
きっとこうした方が、アマゾンとしては開発が楽だろう？ という謎解きです。
いろいろな統計手法が紹介されています。
ツェトリンの考察やマケイブ（両者とも人名）の唱えた、最後に売れたものを１位にするという手法は、あの「超」整理法の野口悠紀雄氏と同じ方式じゃないですか！
遙か以前からこういった事が考えられていたのは面白い発見でした。
その他も２ちゃんねるのスレッドの動きなどを紹介しています。
ただし、アマゾン順位のナゾは、この本ではわかりません。
あくまでも、謎解きをメインディディッシュにして統計知識を深める本です。
数字に強い理系の人は、楽しめるでしょうね。
本書は、アマゾンランキングを統計学的な見地から、どうしたら楽に計算できるだろうという推論をすすめます。
きっとこうした方が、アマゾンとしては開発が楽だろう？ という謎解きです。
いろいろな統計手法が紹介されています。
ツェトリンの考察やマケイブ（両者とも人名）の唱えた、最後に売れたものを１位にするという手法は、あの「超」整理法の野口悠紀雄氏と同じ方式じゃないですか！
遙か以前からこういった事が考えられていたのは面白い発見でした。
その他も２ちゃんねるのスレッドの動きなどを紹介しています。
ただし、アマゾン順位のナゾは、この本ではわかりません。
あくまでも、謎解きをメインディディッシュにして統計知識を深める本です。
数字に強い理系の人は、楽しめるでしょうね。
23 人中、18人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
９５％が統計学上の知識が必要です。統計学の基礎がわかっている方でAmazonのランキングに興味があればかなり好奇心を満たせると思われます。自分は統計学の初歩的な概念さえ理解できないので期待はずれの結果となりました。
最近のカスタマーレビュー
5つ星のうち 2.0
たまたまサンプルがAmazonランキングの数学本
数学者の著者がたまたまAmazonランキングに興味を持ち、１冊の本のランキング変動をサンプル元として数学モデルに当てはめてみた本。その他の裏付けとなるデータは無し... 続きを読む
投稿日: 7か月前 投稿者: とろやん
5つ星のうち 4.0
「謎順位」の向こう側
「本書で注目するのは、ページの中程やや下のほうに、ほかの情報に紛れてひっそりと... 続きを読む
投稿日: 13か月前 投稿者: しゅてんだる
5つ星のうち 1.0
自分も期待はずれ
難しいし、役には立ちませんでしたね。
最初から技術書として出せばいいのに、縦書きにしてこの本を売るというのは、... 続きを読む
最初から技術書として出せばいいのに、縦書きにしてこの本を売るというのは、... 続きを読む
投稿日: 16か月前 投稿者: 大工さん
5つ星のうち 1.0
著者、読者ともに時間の無駄
数理モデルを元にamazonの売上ランキングについて推計を行なっているけれど、現実の答えが存在しており、それを知っている人がいる問題について研究者が推計をするのっ... 続きを読む
投稿日: 20か月前 投稿者: houiti
5つ星のうち 4.0
名著ロングテールを撃破
著者は東大の物理学で博士となり、現在は慶大経済学部で確率論を専門とする教授職にある異色の存在だ。四半世紀前の学部卒としては、その革新ぶりに隔世の感があるが、驚くべ... 続きを読む
投稿日: 22か月前 投稿者: 黒木 学
フィードバック
- カタログ情報、または画像について報告
- 著者からのコメント
- 出版社からのコメント
|
