ゼルダの伝説 ブレスオブザワイルドの評価とレビュー。これは、人生で一番面白いゲーム。 - それ、先に言ってよ！！, エクセルの関数技 移動平均を出す
「最近のゲームつまんねえな」と思っている人は多いんじゃないだろうか。 特にゲーム経験の長い人ほど、過去の経験がある分、 「ハマり込める本当に面白いゲーム」のハードルが年々上がってくると思う。 今回は、 そんな気持ちをぶち壊してくれた、ニンテンドースイッチのソフト、 「ゼルダの伝説 ブレスオブザワイルド」(BotW) の評価とレビューを書こうと思う。 今まで30年近くゲームをしてきたが、 現時点で一番面白いゲームを一つ選ぶなら、本作を推す。 というくらいに評価が高い。 プレイしてない奴は人生損してるぞ。 必ず遊ぶべきだ。 「ブレスオブザワイルド」のレビューに向けて レビューの前に、どういった背景、プレイ状況の人間がレビューしているかを 簡単に説明しておこう。 俺は神々のトライフォースこそハマってクリアしたが、 時のオカリナは名作だと思うものの、途中で断念した。 当時は3Dのアクションはだるいと思っていたクチである。 その後縁なく、ゼルダシリーズには触れていなかった。 今から全てのゼルダシリーズを遊ぶ時間は無いが、 過去作にも興味が出ているので、とりあえずこれはやっとけ!
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是非やってください!」と『メタルギアソリッド』を渡されて、「とにかく段ボールに入ってください!」と言われたんですね。 そう言われても、なんのことかわからず「どういう意味だろう」と思って、家に帰ってプレイしてみたら、『メタルギアソリッド』には 段ボールの中に隠れて移動するという機能が標準で付いていて、なんでこれが必要なのか、全然わからなかった 。なぜかそこだけを、すごく覚えているんです(笑)。 ―関連記事― 『星のカービィ』25周年を記念してシリーズ制作者にいろいろ話してもらった。「試作タイトルも3本あったが、そのおかげで25周年を迎えられた」 『ペルソナ』シリーズコンポーザー目黒将司と『龍が如く』総合監督の名越稔洋が対談「仕事が楽しくて帰るのが嫌だった」 ―関連動画―
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めちゃくちゃ今さらですが、やっとクリアしました。 クリアしたのに全然やりたりません。 本当に面白いので、まだやっていないという方に魅力をご紹介したいと思います。 ネタバレは無いので大丈夫です。 一言で分かるゲーム内容 散々語られている内容ですが、どんなゲームかサクっとご紹介いたします。 広大なオープンワールドを自分の好きな順番で、好きなようにクリアしながらラスボスを目指すアクションゲームです 。 道中には謎解きが無数にあったり、コレクション要素や楽しいイベントが散りばめられています。 ちなみに前作との繋がりは無いので、ゼルダ未経験の方にもオススメですよ! ガッカリしないオープンワールド 今作の面白さはこれに尽きますね。 オープンワールドゲームって広大なのは良いんですが、行った先に何もなくてただ疲れただけっていうことが多いんですよね。 それを繰り返してるうちにもう最小限の移動とワープしかしなくなるとか良く見る光景です。 めちゃくちゃ時間かけたのにイベントフラグが立ってなくて追い返されたりとか。 しかし、 ゼルダは違います。 あそこは何かあるのかな? ｢ゼルダの伝説｣最新作は一体何が面白いのか | 赤木智弘のゲーム一刀両断 | 東洋経済オンライン | 社会をよくする経済ニュース. と感じたら何かあります。 これって本当に凄いことで、全ての行動が無駄にならないんです。 遠くに何かを発見する → 行くと何かがある → 遠くに何かを発見する → 以後ループ これが無限に続くんです! まさに辞めどきが分からないという言葉がふさわしいゲームなんですよね。 発見だらけの冒険に出かけてみたくなりませんか?
｢ゼルダの伝説｣最新作は一体何が面白いのか | 赤木智弘のゲーム一刀両断 | 東洋経済オンライン | 社会をよくする経済ニュース
と。 フィールドをがらっと変えて、アイテムとかを変えただけのものでも良いので次回作を出してほしいですね。 次作はオープンワールドではないかもしれませんし、ガラっと変えてくる可能性も十二分にあります。 もし同じシステムであるのであれば、次回は超巨大な街などを探索してみたいですね。 ぜひ、もっと色々なフィールドを探索してみたいです。 もっともっと語りたい! 全然語り足りないですね。 ゼルダというゲームは本当に隅々までネタ満載なんですよ。 色んなキャラクターの些細な言動や行動。 いろいろなイベントの顛末やクリア手順。 ネタバレ全開で朝まで語りたいです。 もしかするとネタバレ感想記事を別に書くかもしれません。 そんな私に絡んでみたいという方は是非、 Twitter や Twitch に遊びにきてください! コロムビアミュージックエンタテインメント
それは違うだろう。自由度の高さとゲームの面白さはイコールではない。では、ただ広くて何もない空間を好きなように移動できるだけのゲームがあったらどうか?
元データ 元のデータです。ある販売担当部員のここ1年の売上を月ごとに集計したものです。 左の「期」列はデータの数を分かりやすくするため便宜的に挿入したものです。 ですので処理上,なくてはならないもの!というわけではありません。 このデータより 13期目(9月)の売上の予測値をつくる のが目的です。 なお, すぐに項目を追加するので,表の上部に1行分の空白行を残しておいた方がbetterです。 αを9個のパターンで考える あたらしく見出しを作り,値を入力します。 下のように α (アルファ)および 0. 1 を入力し(ここでは順に セル D1, E1),その下の行に見出し 予測値 と 絶対誤差 (ここでは順に セル D2, E2)を作ります。 すべて終えたら,これらを右に1ブロック分(2列)だけコピーします。 あたらしくコピーされた方のブロックについて,値部分を修正します。 具体的には,下のように前のブロックのαの値に0. 1だけ加える式に書き換えます。 =E1+0. 指数平滑移動平均とは【計算式や単純移動平均との違い】. 1 αの値が0. 2のブロックを選択し(4つのセル),これをαの値として0. 9となるブロックができるまで(残り7ブロック分)右方にコピーします。 この例では,U列までのコピーによってすべてのブロックを用意することができます。 予測式にあてはめてみる では以降,各々のブロックごとに予測値と絶対誤差を計算していきます。 まずは次の期の予測値についてですが これは下の上段の式で計算します。 ただ,ことばでこれを示すのも以下冗長かとも思いますので,ここではF t をt期の予測値,X t をt期の実測値として,下の下段のような表現を使いたいと思います。 「α」は平滑(化)定数と呼ばれ,ある意味,この手法のキモとなる要素で"重み(以下「ウエイト」)"の役割を担います。 またこのαは,0<α<1の範囲をとります。そこで先にα=0. 1~0.
指数平滑移動平均とは【計算式や単純移動平均との違い】
]エラーとなります。 [タイムライン]には日付や「期」を表す値を指定します。[値]と[タイムライン]のサイズが異なる場合、[#N/A]エラーとなります。 [タイムライン]は並べ替えられている必要はありません。 季節性の変動を自動的に計算するには、[季節性]に1を指定するか省略します。ここでの例では、各年度の第3四半期(3期、7期、11期)の売上高が他の期よりも少なめです。 使用例1 でセルF3に15と入力すると、1027. 99という結果になります。一方、セルF5に = ( F3, D3:D14, A3:A14, 0) と入力して季節性を計算しないようにすると、結果は1032. 60となります。なお、この例の周期は実際には4なので、[季節性]に4を指定しても、[季節性]を省略した場合と同じ結果になります。 [季節性]に8760を超える値を指定すると[#NUM! ]エラーとなります。 欠測値がある場合には[補間]に1を指定するか省略します。[補間]に0を指定すると、欠測値が0と見なされます。 使用例3 では6期(2017年第2四半期)の欠測値が自動的に補間され、13期の売上高は1042. 11と予測されます。一方、セルF5に = ( F3, D3:D13, A3:A13,, 0) と入力して欠測値を0と見なすと、13期の売上高は1064. 75となります。6期の売上高が0であるにもかかわらず予測値が大きくなるのは、急激に売上高が伸びたと見なされるためです。なお、この例では、データが収集されていないことが、売上高が0であったこととは考えられないので、欠測値を0とするのは適切ではありません。 同じ期のデータが複数ある場合は、[集計]に集計方法が指定できます。 使用例4 のように[タイムライン]にセルB3〜B14を指定すると、「年」が[タイムライン]になるので、2016、2017、2018という値が4つずつあります。[集計]に7を指定すると年ごとに売上高が合計され、予測値が得られます。 関連記事 FORECAST 回帰直線を使って予測する 配列数式で複数の計算を一度に実行する 複数の値を返す関数を配列数式として入力する 関連まとめ記事 Excel 2016の新関数一覧 - 「IFS」「CONCAT」などの注目関数の使い方まとめ Excel関数 機能別一覧(全486関数)
こんにちは。ビッグデータマガジンの廣野です。「使ってみたくなる統計」シリーズ、第5回目は時系列データの分析です。 今回のテーマである時系列データの分析ですが、どんなデータに対しても使える手法ではありません。これまでに学んだ「相関分析」や「クラスター分析」なども、それぞれに分析手法を適用できるデータには制限がありましたが、時系列データの分析では"時間の経過に沿って記録された"データが対象になります。 「それって、どんなデータもそうなんじゃないの?」と思った方は、チャンスです。ぜひこの記事を最初から読んでいただき、時系列データそのものの理解から始めてください。 時系列データの分析手法はたくさん存在し、エクセル上で四則演算するだけのものから、複雑な多変量解析まで様々です。奥深い時系列データ分析の世界の中でも、前編である今回は基礎的なことについてご紹介したいと思います。 ■そもそも時系列データとは? 多くのデータは、測定対象となるデータそのもの(店舗の売上、投稿されたブログ、アップロードされた画像など)とは別に、それが測定された時間の情報をセットで持っています。時間に関するデータがあるという意味では、これらはすべて時系列データではないのか?と思ってしまいますが、実際はそうではありません。 時系列データとは、ある一定の間隔で測定された結果の集まりです。 これに対して、一定の間隔ではなく、事象が発生したタイミングで測定されたデータは点過程データと呼び、時系列データとは明確に区別しています。 では、両者は何が違うのでしょうか?