PIMS（Profit Impact of Market Strategy）研究は、1970年代初頭にゼネラル・エレクトリック（GE）やハーバード・ビジネス・スクールなどの協力のもと開始され、後にStrategic Planning Institute（SPI）によって運営された大規模なデータベースプロジェクトです。この研究は、数百の業界にわたる数千のビジネスユニット（事業単位）のデータを収集・分 (さらに…)

Ai(@ai_0425_) 太田久美(@kuuhime12) 早川みゆき(@miyuki_hykw)     早川みゆきがえちだねえ、 ＝＝＝ ＠西園寺貴文（憧れはゴルゴ13）#+6σの男     "make you feel, make you think."   SGT&BD (Saionji General Trading & (さらに…)

  最近、スランプで調子悪いわ、、、 これ、統計学のポアソン分布を使えば検証できます！   ポアソン過程に基づいて、平均間隔の2倍、3倍、4倍を超える間隔がどれくらいの確率で起こるかを計算し、あなたの例（「毎月売り上げがあるはずなのに、1ヶ月、2ヶ月売り上げゼロ」）に当てはめてイメージしやすく説明します。 — 1. 基本設定 ポアソン過程では、イベント間の時間間隔は (さらに…)

  ナンパ師や営業マンの皆さん！ 毎日お疲れ様です！   ⚪︎ヶ月性が出てないと、 もう俺も終わりかな とか不安になりますよね！   不動産営業なら3🐙でクビ！   統計学がわかれば、 異常自体を計測できますよ！   毎月一件は成果取れてるって人が3🐙になる確率は5%くらいありますよ！ 毎月何らかの成果 (さらに…)

「長い間隔が開くのは異常である」「これは稀な現象である」と考えるかどうかについて、ポアソン過程と指数分布の性質を踏まえてお答えします。 — 1. 長い間隔は「異常」か？ ポアソン過程では、イベント間の時間間隔が指数分布に従います。指数分布の確率密度関数は f(t) = ラムダ * e^(-ラムダ * t) で、平均間隔は 1/ラムダ です。この分布の特徴として、t が大きくなるほど確率 (さらに…)

  1. ポアソン分布とメモリーレス性 ポアソン分布は、ある時間や空間内でランダムに発生するイベントの回数をモデル化するものです。例えば、1時間に平均でラムダ回イベントが起こると期待される場合、その時間内に起こるイベント数Xがポアソン分布 P(X = k) = (ラムダ^k * e^(-ラムダ)) / k! に従います。 ここで重要なのは、ポアソン過程が持つ「メモリーレス性」です。具体的 (さらに…)

1. グリーンの定理（Green’s Theorem） 式 閉じた曲線 C に沿った線積分と、その内側の面積分の関係を表す。 ∮C ( P dx + Q dy ) = ∬R ( ∂Q/∂x - ∂P/∂y ) dx dy ここで、P(x, y), Q(x, y) は2次元のベクトル場 F = (P, Q) の成分で、C は閉じた曲線、R は C に囲まれた領域。 意味 「閉じた道（C） (さらに…)

Z世代のGoogle検索離れが進んでいるとはいえ、完全に集客が不可能なわけではない。 ただし、従来のSEO戦略では効果が薄れつつあり、新しいアプローチが求められる。Google検索の現状と競合環境を整理しつつ、最適な集客戦略を考察する。 1. Z世代がGoogle検索を避ける理由 TikTok・Instagram・YouTubeの台頭→ 「視覚・動画コンテンツのほうが直感的でわかりやすい」 Red (さらに…)

「フーリエ解析は何の頂点なのか？」「ベクトル解析は何の頂点なのか？」という問いなら、以下のように答えられる。 1. フーリエ解析は「関数解析」の頂点 フーリエ解析は、関数を基底関数（正弦・余弦関数など）に分解する理論 であり、これは関数解析（Functional Analysis）の一部として発展してきた。特に、ヒルベルト空間やフーリエ変換を含む解析学の分野において、フーリエ解析は極めて中心的な役 (さらに…)