第32回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 32nd ) −マーケティング最適化・最前線 祭り−を開催しました

Webmining 勉強会

2014/1/25 "第32回 データマイニング+WEB ＠東京　( #TokyoWebmining 32nd) −マーケティング最適化・最前線 祭り−"を開催しました。

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講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。

参加者ID・バックグラウンド一覧：

参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 32nd
参加者セキココ：第32回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ
(作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝）


以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA：

■Opening Talk：

O1.「データマイニング+WEB＠東京 について」(15分)

講師：[Twitter:@hamadakoichi]

O2.「参加者全員 自己紹介 (興味・活動)」(進行：[Twitter:@hamadakoichi]) (75分)

[挙がった紹介・関連情報]:
・事例・数値：MobageのAnalytics活用したサービス開発 - CROSS2014 (Slide)
・実活用活動：Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定 - IBIS2012 (Slide)
・フォーラム開催：情報処理学会：ビッグデータ利活用の実務とその適用事例 (2月4日開催)
　

1.「楽天のデータサイエンス赤裸々22時」(講師:[Twitter:@kanta0106] )(発表30分 + 議論35分)

【講師資料】講師公開後、追記します。

顧客の”感情”に訴えかける、インターネットを通じた究極のおもてなしをデータサイエンスによってどのように実現していくのか。 第29回で北川がお話したビジョンを、どう実現していこうとしているのか、特にデータサイエンスプロジェクトを推進していくためのプロセスに注目してご紹介します。

参考文献：
・ハーバード博士号を経て、楽天の執行役員へ。幸せを形にする仕事とは。

2.「マーケティングサイエンス徹底入門と実践」(講師: [Twitter:@sanoche16]) (発表25分 + 議論30分)

市場分析・消費者行動・マーケティング戦略について入門的な内容から徹底解説します。競争構造分析や知覚マップ、STP分析のためのk-meansや cluster分析などの方法を用いた実際のマーケティングで大きな効果を出すための科学的な方法・その実践に関しお話しし、みなさんのマーケティング革新に役立てたらと思います。

3. 「Contextual Bandit 入門」 ( [Twitter:@tsubosaka] ) (発表 25分 + 議論30分)

通常のBandit問題では毎回の試行の際に報酬が一様な確率分布に従って発生するという仮説をおいている。 しかし現実の問題を考えた場合、たとえば広告配信であればクリエイティブへの反応率はユーザの性別、地域、時間帯などの Contextualな情報によって変化すると考えられる。 このような場合において適>応できるContextual Banditという問題設定とそのアルゴリズムの一つであるLinUCBについて解説を行う。

参考資料：
・バンディットアルゴリズム入門と実践 @TokyoWebMining-31st
・A Contextual-Bandit Approach to personalized news article recommendation, WWW 2010
・Contextual Bandit入門 @DSIRNLP-5th

4.「米国でのビッグデータビジネス市場の動向」 ( 講師: [Twitter:@takabailando] ) (発表20分 + 議論25分)

データビジネスにおいてデータと顧客提供価値は、料理でいう素材と味・場・彩という評価に似ています。データビジネスをデータの価値連鎖という視点から、米国でどういう企業やグループがどういった製品・サービスを提供しているのか、やや上流からご紹介します。
参考URL
・Big Data Analytics News 　
・Computer Science meets Social Science

■講師立候補・振返り：

「講師立候補」進行：@hamadakoichi (15分)

「振返り」進行：@hamadakoichi (20分)

※資料アップし次第追記します。

推薦文献

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関連ツイート(Togetter)

「第32回 データマイニング+WEB＠東京−マーケティング最適化・最前線 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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