Androidアプリ/Android TVアプリ開発時のクレジットカード情報の扱いについて
Androidアプリ/AndroidTVアプリ開発のため、以下の手順を既に踏んだところ（9月）。
1.Googleカウント作成
2.Google Play Consoleカウント作成
その際、クレジットカード情報を入力し、初回登録料25ドルを支払った。
Ｑ．ところで、そのクレジットカード情報はどこに記録が残されるのか？
それは削除可能なのだろうか？
削除した後、「Google Play Consoleカウント」は問題無く利用可能なのであろうか。
以上の疑問について明らかにするため、以下のようにやってみた。
1.下記記事によれば、Googleウォレットにクレジットカード情報が残るので、削除することについて言及されている。
【最新版】わかりやすく徹底解説！Google PlayでAndroidアプリを公開するために必要なGoogle Play デベロッパーアカウントの登録手順（個人） - 夜更かし工房
注：下記記事によれば、「Googleウォレット」は「Google Pay」に名前が変わった模様。
「Android Pay」→「Google Pay」始動 「Googleウォレット」は「Google Pay Send」に - ITmedia NEWS
2.「Google Play Consoleアカウント」を調べてもクレジットカード情報は見つからないが、「Google Pay」にログインしたところ、確かにクレジットカード情報が残されていたので、削除してみた。
3.その後、「Google Play Consoleアカウント」には問題無くログインできている。
以上を踏まえると、以下の応用が効くことが期待される。。
「法人として「Google Play Consoleアカウント」を作成時、個人クレジットカードで初回登録料25ドルを支払い、個人クレジットカードの情報を削除して痕跡を消しても、「Google Play Consoleアカウント」は問題無く使える。」
→カード情報の変更・削除は、アカウント廃止につながる可能性がある旨の情報にも接したため、引き続き確認（11/20）。
11/22追記
結局、Google Play Consoleチャットサポートに問い合わせ以下2点を確認し、一件落着。
・法人名義でアカウント作成した場合、クレジットカード名義は個人名義でも問題なし
・初回登録料支払い後、クレジットカード情報を削除しても問題はなし ※Googleペイメント＝お支払いセンターのアカウントは削除しないこと
ハイコネ、ハイコネライブラリ
ハイコネ
Hybridcast を楽しむアプリ『Hybridcast Connect (ハイコネ)』
ハイコネライブラリ
スマホとつなげばテレビが変わる「ハイコネ」とは--NHK技研公開で見られる新たなテレビの活用法 - CNET Japan
「NHK技研公開2018」に行ってきた！万人向けの展示が多く驚いた！ | 4KテレビLife
技術仕様
FireTV関連
【Android TV / Fire TV 📺】テレビの電源ON/OFF、入力切替を検知する🔌 - Qiita
Amazon FireTV / FireTV StcikをAndroid TV化するカスタマイズツール「Playing With Fire」が公開 | juggly.cn
統計・機械学習参考文献
書籍
これは買って少し読んだ。丁寧だが回りくどく感じるかも。
https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798156712
石井さんは渋谷で毎晩のようにAI関連の勉強会を主催。
業界を目指す人のための本？
数式で説明された機械学習の本を深く理解するために――大学数学の基礎を解説したシリーズ3編｜翔泳社の本
データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編：書籍案内｜技術評論社
データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編：書籍案内｜技術評論社
データサイエンティスト養成読本 登竜門編：書籍案内｜技術評論社
改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく！]：書籍案内｜技術評論社
https://qiita.com/ryosuke1120/items/2e0999a35878b997fdca
ブログ
https://data-sci-visualization.blogspot.com/?m=1
https://bodais-datascientist.blogspot.com/?m=1
https://marketingblog.bodais.com
https://qiita.com/tani_AI_Academy/items/3edc5effeb386ae3caa9
https://tadaken3.hatenablog.jp/entry/recommend-data-analysis-books
タダケンさんが体系的に紹介
時系列解析、広告・プロモーション効果測定
ウェブサイトアクセスやTV視聴
11/15データ解析セミナー＠六本木で聞いたことのメモ
１．AR、ARIMAモデルvs状態空間モデル→影響を与える要因がわかるらしい。したがって、要因操作すること＝施策改善につながる
２．回帰vs状態空間モデル→施策なしの場合のベースと、施策した場合の割合がわかるらしい。施策の効果がわかる
ただし、状態空間モデルは、計算が大変らしい。
とりあえず、以下の本３冊を発注したので、これから学習！
https://www.amazon.co.jp/gp/product/4903814874/ref=oh_aui_detailpage_o00_s00?ie=UTF8&psc=1
https://www.amazon.co.jp/dp/4798155063/ref=rdr_ext_tmb
参考記事
戦略コンサルで働くデータサイエンティストのブログ – written by data scientist working in consultant
戦略コンサルで働くデータサイエンティストのブログ – written by data scientist working in consultant
効果的なマーケティング施策につながる！GAのデータ分析の手順 | マーケの強化書
【厳選】Python実務データ分析でよく使う手法（分析手法編） - Qiita
改善施策の効果検証はどうやるべきか？ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
テレビCMの残存効果をAd Stock（アドストック）で計算してみる【R & Pythonコード付き】 - 港区で苦しむマーケティングサイエンティストのメモ帳
Granger因果による時系列データの因果推定（因果フェス2015）
Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
データ間の因果関係を検定する「グレンジャーの因果性検定」 - 日経BigData
第4回 マスとデジタルが与えている影響を可視化する「グレンジャー因果性」 - ITmedia マーケティング
第3回 データは溜まった、という人に真っ先に見て欲しい「相関」 - ITmedia マーケティング
時系列分析の勉強でおすすめの書籍まとめ – 戦略コンサルで働くデータサイエンティストのブログ
戦略コンサルで働くデータサイエンティストのブログ – written by data scientist working in consultant
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CMの効果測定／認知度調査｜市場調査・マーケティングリサーチ会社のアスマーク
広告効果と費用対効果 – 分析上の注意点 | ROI＋ ロアプラス
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マーケティング × データ活用 | データ解析ソリューション | ビッグデータ分析なら
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Logics of Blue | 統計分析や統計的予測・意思決定理論など
GAでアトリビューション分析
Googleアナリティクスのデータで協調フィルタリングによるレコメンド（PythonライブラリSuprise）
以下、作業中の備忘録
１．作業方針
ウェブサイトのページを商品として捉え、Googleアナリティクスのデータで、協調フィルタリングによるレコメンドを実装する。以下の記事を参考とさせて頂いた。
Google Analytics のデータを元に、Blog 記事 のアイテムベース協調フィルタリングレコメンドをしてみる | Monotalk
２．データ取得
ウェブサイトにGoogleアナリティクスは設定済みだったが、協調フィルタリング（これを見た人はあれを見た～）に必要な「ユーザID」は未設定だった。
そこで、下記記事を参考に、GoogleアナリティクスのクライアントIDをGoogleタグマネージャを通じてウェブサイトに設定した。
2016年の新定番！ユーザーエクスプローラーをもっと活用するための簡単な方法 | 株式会社プリンシプル
３．データ集計
取得したデータは、GoogleアナリティクスAPI経由で、Googleスプレッドシート上に集計した。
[Python] Google SpreadSheetをAPI経由で読み書きする - YoheiM .NET
【もう迷わない】Pythonでスプレッドシートに読み書きする初期設定まとめ | たぬハック
なお、Googleスプレッドシート内でディメンションを複数設定する方法としては、単に改行とした。
GoogleAnalyticsのディメンションを複数設定したい ｜ Tips Note by TAM
Pythonの「df2gspreadモジュール」のインストールエラーについては、以下のように対処した。
Jupyter Notebookで
! pip3 install df2gspread --user
でインストールしたが
ModuleNotFoundError: No module named 'df2gspread'
エラー
ググって、
!pip3 show df2gspread
したら
Location: /Users/ユーザー名/.local/lib/python3.6/site-packages
であることがわかったので、
import sys
sys.path.append('/Users/ユーザー名/.local/lib/python3.6/site-packages')
したら、無事エラー解消
（参考記事）
pythonでImportError: No module named ・・・が出たときの確認方法と対処 | ぱーくん plus idea
【python】ImportError: No module named '***'の対処法 - 静かなる名辞
PythonでImportError: No module namedに遭遇した。 - Last Modified
４．Pythonのライブラリを使う
以下のライブラリをインストールした。当初はエラーが出たが、パソコンの再起動時にエラーは解消していた。
Surprise · A Python scikit for recommender systems.
５．結果
URLを入力すると、オススメページのURLを返すようになった。
（実装開始までの経緯）※具体的着手までに1年半年以上かかってしまいました。
2017.5 レコメンドを提案する意見あり
2017.6 協調フィルタリングなどについて調べ始める
2018.1 組織内でレコメンドを提案
2018.2 手っ取り早くGoogleアナリティクスのeコマースの関連商品を使おうとするが廃止されていた。
2018.3 Googleアナリティクスのデータ取得開始
2018.夏頃 Googleアナリティクスで協調フィルタリングによるレコメンドの記事を見つける
2018.12 Googleアナリティクスのデータ取得開始
（参考文献）※未整理のブックマーク状態
https://qiita.com/yoshizaki_kkgk/items/55b67daa25b058f39a5d
レコメンドエンジン
https://www.rtoaster.com/?utm_source=mail181101&utm_medium=email
レコメンドエンジン
https://www.probance.jp/column/20181018/?utm_source=mail181101&utm_medium=email
Yahoo!のレコメンド
http://ainow.ai/2017/12/04/126905/#Yahoo_JAPAN-4
http://ainow.ai/2018/11/06/148728/
https://oishi-kenko.hatenablog.com/entry/2018/11/13/132607
協調フィルタリングで似たレシピを探す
レコメンドアルゴリズムの基本と周辺知識と実装方法
http://ainow.ai/2018/11/26/149174/
Repro実験でレコメンデーション
11/29 Amazon Personalize
データスタジオ×スプレッドシート
データスタジオとスプレッドシート
https://tonari-it.com/google-data-studio-with-sheet/
ウェブの表、リスト取り込み
https://tanuhack.com/useful-tool/data-studio/spreadsheet-coordination/
複合グラフ、更新ボタン
https://googleanalytics-webkaiseki.jp/googleanalytics_kinou/【クッソ便利！】googleアナリティクスとグーグルス/
Dimensions & Metrics Explorer | Analytics Reporting API v4 | Google Developers
metricsに
「ga:organicSearches」があることは分かったが、ソーシャルなどはなかった。
→コンフィギュレーションシートを使い、APIからフィルタで抽出する方法を見つけた。教科書参照。ただし、スプレッドシートのワークシートが複数できてしまう
→一つのワークシートにまとめるには、、、ディメンジョンを設定。ただし、年月日列の隣の列に、チャネルの分だけ行ができてしまう。
これを参考に、ディメンジョンを「ga:channelGrouping」「ga:medium」にしたが、
user数ゼロの日の数字が拾えなかった。
https://webtan.impress.co.jp/e/2015/12/08/21570
・ディメンジョンmediaにしておいて、ピボットテーブルで集計し直すと、元のsessionとmediaによる内訳が、一つのシートにまとめられる
・ピボットテーブルを作成後、一行目を削除。
・ピボットテーブルを別シートに参照時、ピポットテーブルのA1セルを削除し、別シートのA1セルに「Date」と入力。
・ピボットテーブル作成時、対象範囲を指定する。対象範囲を広めにしておかないと、それ以降のデータは自動更新されない？
参考、GAのピボット
https://webtan.impress.co.jp/e/2013/01/10/14439/page/1
Google検索キーワード
データスタジオ スプレッドシート 自動更新
データスタジオ上でスプレッドシートのデータを更新する
https://tanuhack.com/useful-tool/data-studio/spreadsheet-coordination/
ディメンジョン毎にカラムを作るとワークシートが増える？データスタジオ側でフィルタできない？
更新ボタンが必要？自動更新は不可？
https://googleanalytics360-suite.e-agency.co.jp/ga_implement_02/
GASでSQLデータを自動更新？
http://ietty.hatenablog.com/entry/google_data_studio
集計期間をコネコネする方法
https://note.mu/xxbxxqxx/n/n12acb511cb26
フィルタの使い方
https://qiita.com/omi_yasu/items/1c883e2182d6a7fc37db
期間フィルタ
https://uchilog.com/2017/04/post-7294.html
https://www.google.co.jp/amp/s/ga.ferret-plus.com/article/amp/66
参照元、イベントカテゴリでフィルタ
https://knowledgecommons.net/2017/06/googledatastudio2/
ダッシュボードをコピーするときの注意点
期間比較、小川氏の記事
https://www.google.co.jp/amp/s/ga.ferret-plus.com/article/amp/66
内訳ディメンジョンの使い方、キャンペーン毎のコンバージョン
https://unyoo.jp/2018/09/google-data-studio-5/
https://uchilog.com/2017/04/post-7294.html
https://googleanalytics360-suite.e-agency.co.jp/ga_implement_02/
csv大量データのマージ
http://www.kagua.biz/help/gatool/merged-120000-google-datastudio.html
スプレッドシートでGoogleアナリティクスAPIデータと、csvデータをマージして相関を見る
https://knowledgecommons.net/2017/06/googledatastudio2/
アプリのGAデータも取り込む
http://www.yukihy.com/entry/manage-data-google-data-studio
http://blog.wekids-inc.com/googledatastudio/
どのカテゴリの記事がどのくらいSNSでシェアされているか
http://www.yukihy.com/entry/manage-data-google-data-studio
Google検索の結果をPythonでスプレッドシートに取り込む
https://tanuhack.com/python/google-scraping/
https://www.yoheim.net/blog.php?q=20160205
スプレッドシートを使わずに、データスタジオ上でブレンディング
https://unyoo.jp/2018/07/google-data-studio-data-blending/
データスタジオ上で指標を作る
https://unyoo.jp/2018/04/google-data-studio-3/
https://uchilog.com/2017/04/post-7294.html
https://www.google.co.jp/amp/s/ga.ferret-plus.com/article/amp/66
人口統計を取り込む
https://synapse-diary.com/?p=5333
共有はG Suiteユーザーのみ？オーナー権限は渡せない？
https://www.marineroad.com/staff-blog/20465.html
番外編
https://wired.jp/2016/12/05/amazon-dash-poo-button/
11/15メモ
YouTubeアナリティクスに、チャンネル全体の再生グラフから、動画単位のグラフに絞り込む機能があった。
Tableauダッシュボードでもページ別アクセスランキングから、ページ毎のデータを絞り込むUIがあった。
→GoogleデータポータルではどのようなUIを作り込めるか
GASでも可視化できるらしい
https://tonari-it.com/gas-chart-setstacked/
Googleアナリティクスの分析はスプレッドシートのアドオンで全自動化しよう
あるテーマに関する世間の反応をTwitterからテキストマイニングする
１．テーマ設定
（１）組織・ブランド全般への評判、期待、イメージ、感想、不満etc.
（２）個別のサービス・商品・テレビ番組への...
２．対象データ
（１）新聞記事
（２）検索キーワード
大学職員のサジェストキーワード分析から見る転職系ワードの多さ - 大学アドミニストレーターを目指す大学職員のブログ
（３）Twitterからエクセルでざっくり取得
【無料でソーシャルメディア分析】Twitterからユーザーの興味関心を調査 | Core Marketing Blog
Twitter APIを使ってツイートを取得(Python)
でキーワードと、ツイートの数を設定。
トークンの取得は以下を参照。
【2018年】TwitterのAPIに登録し、アクセスキー・トークンを取得する具体的な方法｜さぎのみや家の分析録
キーワードを日本語にすると上手くいかなかったので、以下を参考にコード修正。
PEP 263 -- Defining Python Source Code Encodings | Python.org
「import codecs」
キーワード設定以外に、ハッシュタグを指定、アカウントを指定など、より詳細な設定は以下を参照か
３．テキストマイニングツール
（１）Webサービスを利用
※キーワードクラウド、共起ネットワークなど
（２）専用ソフトをインストール
※共起ネットワークなど 。キーワードクラウドも工夫すれば可。
４．メモ
・意味ある結果を見出せるか、何らかの施策につなげられるか、統計的処理の限界？あくまできっかけでしかないのか ？対象データの問題？複数データや手法を試してみる？、仮説なしの探索、仮説ありきで検証、、、
・Twitterの偏り、ゴミツイートが多い、辞書登録が面倒、ボットの影響を除去、対象期間、ツイート数はどの程度が適切か。
・テレビ番組放送日時との前後関係、視聴行動との関係を明確に区別するのは難しそう。感想なのか、期待なのか、他者の感想への感想なのか
・Twitter APIの仕様変更への対応、ユーザインタフェースを汎用化できないか
