ページ内の複数部分のクリックイベントをさらっとスマートにとる方法【Analytics】【js】

hanaです。 今回はGoogle Analytics × JavaScriptについて備忘録

Google Analyticsでイベント計測したい！
たとえばページ内の1か所のクリック数を計測したい場合は以下でOK（ユニバーサルアナリティクスの場合）

onclick="ga('send', 'event', 'category', 'action', 'label', value, {'nonInteraction': 1});"

ただし複数取りたい場合この方法でいくとソースがonclickだらけになる。
他の方に相談したところさらさら～っと以下のjsを書いてくれた。

JS-----

(function() {
  $(document).ready(function() {
    $(document).on("click", "a.gaevent", function() {
      var eventLavel = $(this).data("event");
      if (typeof(eventLavel) !== 'undefined') {
        ga('send', 'event', 'バナー', 'クリック', eventLavel);
      }
    });
  });
})();

HTML----

<a class="gaevent" href="hoge" data-event="クリック対象の名前"></a>

計測したいタグにclassをつけてあげてdata-eventで個別のラベルを付けてあげる
スッキリ！！！

Google Analyricsにログインし、
行動　＞　イベント　＞サマリー　＞　イベントラベル
で個別につけたラベルのクリック数がカウントされる。

遺伝的アルゴリズムを入門したかった

この投稿は インタープリズムの面々が、普段の業務に役立つ記事を丹精込めて書き上げる！ Advent Calendar 2016 - Qiitaの8日目 の記事です。

こんにちは、yumeです。

今回は「遺伝的アルゴリズム」で遊んでみます。
「遺伝的アルゴリズムって良く聞くし、面白いっぽいなぁ。でも理論や実装は全然知らないなぁ」というのが動機です。

流れ

• まず簡単に遺伝的アルゴリズムについて紹介します。数式が出てきますが、ただ数式で表現しているだけです。難しい数学は始まりません。
• 次に遊びの題材として選んだ魔方陣について紹介します。なんだかトキメク名前ですが、ファンタジーは関係ありません。
• そして実装に入ります。今回はjavaで書きました。
• 最後に、遊んだ結果をお見せします。

curl をたまにしか使わなくて使い方が憶えられない人は httpie を使うといいかも

この投稿は インタープリズムの面々が、普段の業務に役立つ記事を丹精込めて書き上げる！ Advent Calendar 2016 - Qiitaの7日目 の記事です。

hiranoです。私はCUIのコマンドが好きです。 起動しておく必要がないし、使おうと思ったらどこでも使えるので。

CUIライフを豊かにしてくれるかもしれない いい感じにhttpリクエストを投げられて、いい感じに結果を表示してくれるhttpie を紹介します。

curl というものがある

httpie を紹介する前に curl の紹介です。 CUIでhttpリクエストを投げる有名なコマンドにcurlがあります。 （余談ですがカールって読むみたいです）

私はこれ使いこなせてません。なぜならヘッダ追加したりPOST投げたりする時のやり方が憶えられない。

ターミナルに女子力を追加してテンションを上げてみる♪(´ε｀ )

この投稿は インタープリズムの面々が、普段の業務に役立つ記事を丹精込めて書き上げる！ Advent Calendar 2016 - Qiitaの6日目 の記事です。

こんにちは、suzukiです。
最近現場でターミナルを触ることが増えてきたので、テンション上げる為に女子力あげてみました( ´ ▽ ` )ﾉ

iTerm2導入

ayacky.hatenablog.com

まずはiTerm2をインストールします。
ちなみに有名なので知ってる方も多いと思いますが、iTerm2はOSX用の高機能なターミナルエミュレータです。

concrete5を構築する際に起きた3つの出来事と解決策

この投稿は インタープリズムの面々が、普段の業務に役立つ記事を丹精込めて書き上げる！ Advent Calendar 2016 - Qiitaの23日目 の記事です。

concrete5ラヴのhanaです。

まえおき

今回はconcrete5を構築する際に気づいて解決できた3つの出来事をまとめます。
concrete5　日本公式コミュニティーに書き込んでお返事をいただいたものです。
今、公式ガイドブックを購入しようと思っても買うことができません。（※kidle版は購入可能です。2016年12月現在）
なので壁にぶち当たったらググるしかないのですが、細かいことになるとなかなかその解決方法にたどり着くことができません。
公式ヘルプでも見つからないようなときはコミュニティーに質問投稿をすることをお勧めします。
大げさに言ってしまえば本当に小さなことでもいいと思います。
”中の人”とか必ず懇切丁寧に回答してくれ、必要とあらば検証までしてくれます。
そうすることによってconcrete5のヘルプとしてデータベース化されるし、結果的にわっしょいわっしょい。

ビットボードによる αβ 法

この投稿は インタープリズムの面々が、普段の業務に役立つ記事を丹精込めて書き上げる！ Advent Calendar 2016 - Qiitaの4日目 の記事です。

こんにちは、andoです。

業務に役立つことはないかもしれないビットボードによる αβ 法の話。

今回こそ 1 位

今年の6月下旬頃、プログラミングコンテスト第 2 回を開催するということで、前回 2 位の雪辱を果たすため、 また、以前、オセロの AI を実装したこともあり、興味があったので参加することにしました。

過去のプログラミングコンテストの記事は、こちら
第 1 回（その 1 、その 2 ）
第 2 回（その 1 ）

戦略

期間が 1 ヵ月もない中、Logistello、Thell、WZebra レベルはともかく、中盤の評価関数の精度が高い AI が参戦してくることはないだろうという結構失礼な予測のもと、 中盤の評価関数はネットで得た知識でそこそこの実装に留め、終盤の読み切りを、如何に相手より早く開始するかで勝負することにしました。

Deep Learningを理解したつもりになったので書いてみる(後半)

この投稿は インタープリズムの面々が、普段の業務に役立つ記事を丹精込めて書き上げる！ Advent Calendar 2016 - Qiitaの20日目 の記事です。

前回のあらすじ

前回の記事

interprism.hatenablog.com

では、Deep LearningによるAIとそうでないAIをそれぞれ帰納的AI、演繹的AIとよびその違いを説明し、Deep Learningとは、すなわち大量の入出力データサンプルから適切な関数を作り出す技術であるという趣旨の説明をしました。この関数を如何に作り出すかについて説明を始めた所で普遍性定理というものが出てきて、普遍性定理の本格的説明をするところで、逃げるようにして、強引に文章を締めくくっていました。

文章の終わりでは、要望があれば、後編を書くといっており、その後、特に他人から要望があったわけではないのですが、自身からの要望、書きたいという欲求により後編を書くことにしました。

ちなみに、今回の記事は数式メインの話しになってしまう気がします。