第37回データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 37th ) −広告配信最適化・実運用祭り− を開催しました

2014/6/21 "第37回データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 37th ) −広告配信最適化・実運用祭り−"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

参加者セキココ：第37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]

オープニングトーク − 創設の思い・目的・進行方針　−データマイニング+WEB勉強会＠東京 from Koichi Hamada

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

T1. 各TRY 状況報告（※Kimさん急遽予定入り前半しか参加できなくなったため、前半に移動しました）

・ハッカソンに関して(@haegwankim ): 5分

1.「マルコフ連鎖モデルによるアトリビューション分析（インターネット広告への応用）(講師: [Twitter:@hokagawa] )(発表20分 + 議論40分)

Tokyo webmining37 マルコフ連鎖モデルによるアトリビューション分析_岡川 from Hiroyuki Okagawa

インターネット広告は運用が柔軟にできるため、速やかな投資判断が可能です。投資判断をするためには、広告に対して評価指標が必要です。従来の評価方法では、売り上げに対してラスト接触の広告に対してのみ、成果ポイントがつくような評価指標でした。その中で「ラスト接触の広告以外にも適切な評価をして、適切な投資判断などをしようという試み」が生まれ、アトリビューション分析と呼ばれています。
現在、この分析に定型はなく、各企業でバリエーションがあります。このトークでは、比較的一般的な手法を紹介した後、マルコフ連鎖モデルによる手法を紹介します。数学的な構造や、他分野での展開を含めて議論できればと思います。

参考文献：

マルコフ連鎖モデルによるアトリビューション分析（インターネット広告への応用） (※岡川さん記事)

2.「経路積分から眺める確率過程」(講師: [Twitter:@Masa_S3] ) (発表25分 + 議論40分)

Masakazu Sano Tokyowebmining 37 20140621 from Masakazu Sano

確率過程を扱う手法の一つとして、素粒子物理学で開発された経路積分と呼ばれる手法が存在します。経路積分はもともと素粒子の相互作用を計算するのに活用されていましたが、次第に金融などの諸分野へ応用されるようになってきています。本発表では経路積分の概念の簡単な説明とその応用について紹介します。

推薦文献：

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クリック: 8回
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Quantitative Finance and Risk Management: A Physicist's Approach

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3. アンカンファレンス

進行説明 (5分)　( 進行: [Twitter:@haegwankim] -> [Twitter:@dicethekamikaze]）

Unconference from Haegwankim

Topic LT(計15分:)／チーム分散(5分)／チーム内議論 (30分) ／各チーム発表(計15分)

Topic 1.「ビジネスレベルでの自然言語処理〜葛藤と現実〜」　(講師: [Twitter:@dicethekamikaze])

37th webmining from Daisuke Amano

テキストマイニング（サーチエンジン、感情分析、評判分析、オントロジー）が注目されるなか、実際のビジネスレベルではどのように自然言語処理が活用されているのをメイントピックとさせていただきます。
アカデミックレベルではなく、ビジネスレベルでいかに自然言語処理と向き合っているのか、バックグラウンドを持った方々は、どのように業務で自然言語処理に携わっているのかなど、自社サービス意外の言語処理活用事例などの情報交換などもふまえたビジネスレベルでの自然言語処理について議論したいと思います。

議論ホワイトボード：

Topic 2.「ユーザー分析における特徴量(変数)の作り方について」(講師: [Twitter:@obnym])

ユーザー分析における特徴量の作り方 from Kazuya Obanayama

分析を行う際には、対象を表現する量を『つくる』→『捨てる/まとめる』→『分析に投げる』の作業がついて回るかと思います。この『つくる』と『捨てる/まとめる』についてどんな工夫があるかについて議論したいと思います。

議論ホワイトボード：

Topic 3. 「B2Bデータ運用の悩み〜葛藤と現実〜」(講師: [Twitter:@iakiyama])

法人顧客データあれこれ from Izumi Akiyama

※資料効果され次第、追記します。
法人のデータの汚い原因・事象・何故汚くなるかを共有します。皆さんがどのようにB2B法人顧客データを扱っているか、どのように扱えば、よりよい分析・運用が出来るのかを議論したいと思います。

議論ホワイトボード：

■講師立候補・振返り：

「講師立候補・タイトル決め」進行：[Twitter:@hamadakoichi] (30分)

「振返り・アクション決定」進行：[Twitter:@hamadakoichi](40分)

KEEP/TRY 内容確認
Keep/Try投票
各位所感

振返りホワイトボード

※発表立候補、Keep・Try項目詳細に関しては、下記ツイートまとめをご覧下さい。

ツイートまとめ (Togetter)

「第37回データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 37th )−広告配信最適化・実運用祭り−」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)

Togetter-第37回データマイニング+WEB＠東京( TokyoWebmining #37) −広告配信最適化・実運用祭り−

懇親会(ピザパーティ)

懇親会で前回からホワイトボードも用意し、ピザを食べ・お酒を飲みながら、ホワイトボードを用い議論できるようにしています。
懇親会ホワイトボード写真も共有します。

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：

hamadakoichi blog