第6回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−を開催しました

2010/08/22 "第6回 データマイニング+WEB 勉強会@東京"を開催しました。
第6回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−: ATND
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会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた [Twitter:@karubi] さん、 [Twitter:@hirosuke_asano] さん、[Twitter:@satully]さん、[Twitter:@yamaz] さん、[Twitter:@mmlab_jp] さん、[Twitter:@oshiro40] さん 、ありがとうございました。運営進行を一緒にしてくれた[Twitter:@yanaoki]さん、HDのUSTREAM配信してくれた[Twitter:@bm]さん、ありがとうございました。今後も「データマイニング+WEB 勉強会@東京」を、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思いますので、今後ともよろしくお願い致します。


以下に現時点で公開されている講師資料を掲載します。追加された方は [Twitter:@hamadakoichi] までご連絡下さい。

O2."参加者全員自己紹介" (30分)

2.「ネットワークの特徴量でTwitterの友達リストを分析する」(発表15分 + 議論15分)

講師 : id:gogokarubi [Twitter:@karubi]

3.「参院選の事例で見るTwitter分析の現状と課題」(発表15分 + 議論15分)

講師 : [Twitter:@hirosuke_asano]

4.「ソーシャルアプリのデータマイニング」(発表25分 + 議論 25分)

講師 : [Twitter:@satully]

5.「30分でわかる広告配信エンジンの作り方(BTからコンテキスト広告まで)」(発表30分 + 議論30分)
講師 : [Twitter:@yamaz]

6.「統計やらマイニングやらを実業で使う3つのコツ」(発表15分 + 議論 15分)
講師 : [Twitter:@mmlab_jp]

[メモ]
・日本語で伝える。目的変数はもうけ。勘が重要。
・伝えたいこと(意味)が重要。数字で正確に伝える
・その分析による施策で、いくら儲かるか。いくらコストカットできるか。それが言えない途中結果は言わないほうがいい
・ディシジョンツリーの表現。
・分析結果が腹に落ちない3ケース: ①業務/商材への理解不足→周囲に聞く。②どこかが間違い→納得するまでチェック(元データ、前処理、アルゴリズム、後処理、解釈)。③想像外のまったく新しい内容の発見。
・分析結果の説明構成: まあそうだろうね 8割。へえ、そうなんんだ 2割、にする
・周りに目を向け 勘をやしない続ける。データより勘のほうが正しいくらいに。
・3つのバランス: ①精度とコスト、②新規性とニーズ、③差別性と市場性
クラスター分析。納得するまでやり続ける。
・発見の周りに、それを補強する分析を組み立てていく。


7.「地図・位置情報のデータマイニング」(発表15分 + 議論15分)
講師 : Twitter:@oshiro40

[メモ]
ボロノイ図と点データの組合せで、地域属性を個人情報に紐づけていく。


D. 「参加者の声・ディスカッション」 (30分)
進行 : Twitter:@hamadakoichi

参加者全員での振返り結果 (継続点、改善点)、次回開催検討、の内容です。
http://www.xmind.net/share/_embed/hamadakoichi/data-mining-web-6th-voice-information-of-the-participant/

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関連ツイート(Togetter)

「第6回 データマイニング+WEB 勉強会@東京−ソーシャル・広告・最適化祭り−」に関するツイートを Togetter にまとめました。みなさん、たくさんのツイートありがとうございました。("誰でも編集可能"に設定してあります)

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