第34回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 34th ) −パーソナライズ・マーケティング 祭り−を開催しました

Webmining 勉強会

2014/3/22 "第34回 データマイニング+WEB ＠東京　( #TokyoWebmining 34th) − パーソナライズ・マーケティング 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 34th
参加者セキココ：第34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)

1.「Yahoo! Japanにおけるレコメンデーションでの機械学習活用事例」(講師: [Twitter:@rai_ty] ) (発表30分 + 議論40分)

【資料】公開され次第、追記します。

Yahoo! Japanで行なっているデータ・機械学習の活用事例として、レコメンデーションプロジェクトでの取り組みについて紹介します。事例としてEコマースサービス・キュレーションサービスについて失敗談も交えながら紹介します。

2.「はじめての Privacy Preserving Data Mining (PPDM) 入門」 (講師: [Twitter:@obnym] )(発表20分 + 議論30分)

昨年あたりから省庁が本格的に動き始めたパーソナルデータ活用について、プライバシーに配慮しながらマイニングを行う手法について紹介します。

参考文献：
・A Probabilistic Extension of k-Anonymity Data-Dependent Pk-Anonymization Method for Publishing Useful Anonymized Table

3.「モバイルアプリのデータマーケティング超入門」(講師: [Twitter:@haegwankim] ) (発表 30分 + 議論40分）

開発者でも分かるデータを使ったモバイルアプリのマーケティングを話します。
アクセス解析、プロダクトのABテスト、拡散ロジック、メール・通知などを理解することで、ビジネス要件をどのように製品開発に落とし込んでいくかを議論。
＊特に非ゲームアプリのマーケティングについて話す予定です。

参考文献：

進化と人間行動

進化と人間行動

・Mobile traction is getting harder, not easier. Here’s why.
・How to Model Viral Growth: The Hybrid Model
・Startup Metrics for Pirates (Slide Share)

■講師立候補・振返り：

「講師立候補」進行：@hamadakoichi (20分)

「振返り」進行：@hamadakoichi (40分)

※資料アップし次第追記します。

推薦文献

集合知イン・アクション

集合知イン・アクション

集合知プログラミング

集合知プログラミング

関連ツイート(Togetter)

「第34回 データマイニング+WEB＠東京−パーソナライズ・マーケティング 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)

講師募集

データマイニング+WEB勉強会＠東京 (#TokyoWebmining) を今後も、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。講師を募集していますので私の Twitter か Google Group へのメールへぜひご連絡下さい。

連絡先：

過去開催内容：