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ドリコムの分析環境とデータサイエンス活用事例
37. !"#$%&'()*+%,-".*!"/0*1)2*344*5&'()6*5,6,%7,2/ ! " # $ % ! "#$ %$ &$ '$ '$ ( '#$ )#$ %$ &$ *$ + ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, - ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, . ,,, ,,, ,,, ,,, ,,, 前週のクラスタ 今週のクラスタ 13年9月6日金曜日
異常検知（変化点検出）をPythonで書いてみた | Kitchen Garden Blog
データマイニングについて勉強する機会があり、Python言語の練習がてら「変化点検出」と呼ばれる手法について、近似的ではありますが、試作してみました。 変化点検出とは 変化点検出とは、入力データの時系列的な振る舞いの変わり目（変化点）を検出する方法です（山西健司著『データマイニングによる異常検知』）。 データマイニングによる異常検知 山西 健司 Rank / Rating: 302282 / - ASIN: 4320018826 Price: ￥ 3,990 A unifying framework for detecting outliers and change points from time series (Google Scholar) DoS攻撃や新種のワームの発生による、急激な値の変わり目（トラフィック量の急増等）を検知するのに有効とされる手法です。 id:yokkun
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
データサイエンティストはアーティストたれ! LinkedInディレクターに聞くデータサイエンティストの条件
--LinkedInには25名のデータサイエンティストが在籍しており、あなたは彼らを統括する立場にあると聞いています。LinkedInでは、データサイエンティストに必要な資質をどのように定義しているのでしょうか。 チャン氏: まず、当社ではデータサイエンティストとビジネスアナリストを同義だと捉えています。そしてデータサイエンティスト、もしくはビジネスアナリスト足りうるには8つの条件があると考えています。 1. プロダクトを熟知している 2. トラッキングを実装できるスキルをもっている 3. データウェアハウスやHadoopなどシステムを構成するコンポーネントを熟知している 4. アドホックな分析を行える 5. 有効で有益なレポートを作成することができる 6. 高度なモデル化に長けており、予測モデルを作ることができる 7. データの中からインサイト(知見)を探し出すことができる 8. 探しだ
データマイニングとビジュアライゼーション
R言語で始めよう、データサイエンス（ハンズオン勉強会） 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜Yasuyuki Sugai
広告クリエイティブ最適化の実際 TokyoWebmining 22nd 発表資料
第22回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 22nd) －広告最適化・アクセス解析・可視化 祭り－Read less
Kafkaによるリアルタイム処理
This document discusses Kafka, a distributed messaging system originally created by LinkedIn and now an Apache project. It provides an overview of how Kafka works and how various companies use it, including for log processing (LinkedIn), analytics (Facebook, Twitter, Google), and integrating with other technologies like Hadoop, Zookeeper, HBase and Storm. It also covers Kafka's scalability, perfor
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異常行動検出入門（改）
データサイエンティストのつくり方