複雑なものを、複雑なまま、ビジュアルに!｜生かす人材｜日経BizGate
記事保存 日経BizGate会員の方のみご利用になれます。保存した記事はスマホやタブレットでもご覧いただけます。 予防医学者の石川善樹氏がさまざまな分野のエキスパートと対談しながら、脳とうまく付き合う方法を探る連載シリーズ。第19回のお相手は石川氏らが創業した研究開発型ベンチャーに所属する電脳クリエイター、出雲翔氏です。「ビッグデータ×ビジュアル化」のトップクリエイターとして、世界的に活躍する出雲氏。ビッグデータや人工知能（AI）が技術革新をけん引する時代に、なぜビジュアル化が必要なのか、ビジュアル化で何が変わるのか、聞きました。 データを使い「新しい視点」を提供 石川 善樹氏（いしかわ よしき） 1981年広島県生まれ。東京大学医学部健康科学科卒業後、ハーバード大学公衆衛生大学院修了、自治医科大学で博士（医学）取得。「人がより良く生きるとは何か」をテーマとして、企業や大学と学際的な研究を
日本に観光に来た外国人がどこで何をしているか、ビッグデータが明かします
＜訪日外国人がどこで何に感動し、どう行動しているのかについては現在、情報の収集・分析が十分とはいえない。そこで活況を呈しているのが、ビッグデータを活用して訪日外国人の動向を探るサービス。SNS投稿を解析したり、Wi-Fiアプリの利用から位置情報を得たり、果てはそのWi-Fiユーザーにプッシュ配信で情報を発信したり......。インバウンドビジネスの最前線を追った＞ 【シリーズ】日本再発見「日本のおもてなし施策最前線」 空前のブームを引き起こしている「ポケモンGO」だが、８月上旬、ポケモンが手に入る人気スポットやレアポケモンの出現情報を地図上に表示する「Pokémon GO Insight」というウェブサービスがリリースされた。 これは「ポケモンGO」ユーザーのSNS投稿を解析することで、ポケモンが出現する場所を特定し、その情報を提供するというものだ。これまで、「ポケモンGO」の開発元である
コンペ詳細 ビッグデータ活用ならオプトDSL
締切2015/08/16 (残り43日) 応募人数20人 報酬1位 15万 2位 10万 3位 5万 スポンサー非公開スポンサー あるWebサービスのログデータから、 新規ユーザが継続してサービスを利用するか否かを予測するモデルを 構築していただきます。 Webサービスの成功の最大の鍵は、いかにたくさんのユーザに長く継続してサービスを利用してもらうかということです。 新規ユーザの獲得とともに、既存ユーザの継続率を高めることも非常に重要です。 ユーザによっては利用開始直後は活発にサービスを利用するものの、 しばらくたった段階で、サービス利用を止めてしまうこともあります。 初期のユーザの利用傾向を調べ、継続利用の可能性を予測することで、 短期離脱の可能性が高いユーザに対して、サービスの利用ガイドを提示したり、 お薦めのコンテンツを紹介するなど、より利用を促進させる施策を実
オープンデータ＆ビッグデータ政策に関する記事のまとめ(2015.4.1～2015.5.10)：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
5月10日 教育ビッグデータで成績上がる？ 市場「３千億円規模」：朝日新聞デジタル http://ow.ly/MKp8Y 5月8日 遂に150都市! 大阪市24全区オープンデータ都市化記念、日本のオープンデータ都市データ種別ランキング #osaka #opendata / 福野泰介の一日一創 http://ow.ly/3xQ79j 5月8日 京大、教員の研究成果を原則ネット公開へ 「オープンアクセス方針」採択 - ITmedia ニュース http://ow.ly/3xPV1S 5月8日 香川県ホームページでオープンデータを公開します http://ow.ly/3xPUt4 5月8日 オープンデータがもたらすソーシャルインパクト、Sunlight Foundationが事例集を公開 - 一般社団法人オープン・コーポレイツ・ジャパン http://ow.ly/3xPSrL 5月7日 経済産業
ABD14
JST CREST「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」 課題「ビッグデータ時代に向けた革新的アルゴリズム基盤」 Foundations of Innovative Algorithms for Big Data (ABD14) 研究代表者：加藤直樹 教授（京都大学 大学院 工学研究科） 期間：2014.10.01〜2020.03.31(予定) ->->->->->->[正式なページができました]<-<-<-<-<-<- [本領域の説明] [メンバー] [セミナー・シンポジウム] [リンク] [チームA] [チームD] [チームM] 本領域の説明 研究の概要 今世紀に入り注目を浴びているビッグデータは，そのデータ量の膨大さ故に，その基礎となるアルゴリズム理論に根本的な変革が迫られている．例えば，これまでは多項式時間アルゴリズムならば「速い」アルゴリズムであると考えら
事件を起こしそうな人物・組織をSNSの投稿・言動・日時・場所などのビッグデータから予測可能なソフトウェアを警察がテスト中
By kris krüg イギリスのロンドン警視庁がある特殊なソフトウェアを使ったシステムのテストを実施していることが判明しました。ロンドン警視庁がテストしているのは、犯罪組織やメンバーが犯した過去のありとあらゆる犯罪データを使って、近い将来に犯罪を起こしそうな人物を事前に予測するシステムです。 BBC News - London police trial gang violence 'predicting' software http://www.bbc.com/news/technology-29824854 ロンドン警視庁がテストに使用しているのは、総合コンサルティング会社Accentureが提供しているソフトウェア。テストに使われているソフトウェアは、ロンドンで発生した4年間の犯罪データを、収集した4年の翌年にギャング組織およびそのメンバーが犯した犯罪データと組み合わせて解析すると
統計学はなぜ重要なのか--推測統計と記述統計からビッグデータを考える
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 2013年はビッグデータという言葉が流行した年でした。多くの企業がビッグデータの対応に乗り出し、体制を整えたことなども、記憶に新しいと思います。ただ、なかなか実際的な話は聞こえて来ず、次はスモールデータだという論調もあります。振り返る意味も込めて、ビッグデータとは何かを解説し、そこからマーケティングへつなげるためにどういったことが大切なのかを今回は解説します。 あらためてビッグデータとは もはや聞き慣れた方も多いと思いますが、改めてビッグデータとは何かについて記載しておきます。ビッグデータにおける明確な定義はないものの、「3V」や「4V」での定義というものが一般的です。3Vとは「Volume、Variety、Velocity」の3つの頭
話題のデータサイエンティストになるには、これを読め！- #DScasual まとめ【CodeIQ提供】 #ビッグデータ｜U-NOTE【ユーノート】- ビジネスマンのためのノウハウまとめを無料で
2013年9月6日（金）、『データサイエンティスト養成読本』出版記念イベント「Data Scientist Casual Talk 」が株式会社ブレインパッド セミナールームにて開催された。 今、話題沸騰中のデータサイエンティストがテーマということもあり、定員の60名を超える75名の参加者が駆けつけ、各社から紹介されたデータ分析・活用事例を学ぶことができる非常に濃い内容のイベントとなっていた。 今回はデータサイエンティストについて有識者が語った全5セッションをまとめたので、参加できなかった方やデータ分析に興味をお持ちの方は是非ご覧頂きたい。また今回の記事は、株式会社リクルートキャリアが運営する、ITエンジニアのための実務スキル評価サービス「CodeIQ」の提供で公開されている。ぜひ、一度アクセスしてみてはいかがだろうか。 まずセッション1では、株式会社ブレインパッドの佐藤氏より「なぜ今、デ
ASSIOMA(アショーマ) » ヤフーのビッグデータによる選挙予測から学ぶこと
2013年7月21日に投開票された参院選、ネット選挙解禁と共に私が注目していたのがヤフーのビッグデータによる選挙予測だった。これは相関モデルと、投影モデルという二つの手法で選挙予想が行われている。 ・相関モデル 得票実績と検索量による予測 前回の衆議院選挙レポートの結果を元に分析を行い、各政党ごとの得票への繋がりやすさを補正し、特定期間における検索量から得票数を推定する ・投影モデル 検索量に基づくネットの盛り上がりによる予測 過去の選挙事例を元に、公示日前後における検索量の変化を増加率としてスコア化し、得票数の推定をしたもの この二つの予想モデルと、今回の参院選の実績による差分を比較したのが下表になる。まず、与党76議席、野党45議席という実績に対しては、相関モデル、投影モデルの両方でピタリと一致させることに成功し、大枠の傾向を占う分には十分実用性があることを実証した。 細かい内訳に目を
データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記
プログラマレベルというページがとても面白かったのでデータサイエンティスト版つくってみました。データサイエンティストの定義は[twitter:@TJO_datasci]さんのQuantitative analystに準拠しつつ技術面に焦点をあててレベル分けしています。 レベル0 このレベルの人はデータ分析をしたことがありません。最近テレビでよく目にするビッグデータについては何だが凄そうというイメージは持っています。そしてデータサイエンティストという言葉を知らない人が大半です。 ありがちな発言 「ビッグデータってすごいらしいね」 レベル1 レベル1の人達は仕事や大学等の課題でExcelを用いた集計や簡単な相関分析などを実施したことがあります。ただし分析にあまり興味を持っておらずデータをニヤニヤしながら眺めている上位レベルの人達を変人だと思っています。彼らにとってビッグデータやデータサイエンティ
アクセンチュアがデータ分析事業を強化、100人のデータサイエンティスト
アクセンチュアは2013年6月18日、国内のデータ分析事業を強化すると発表した。データ分析事業に携わる人員を部門横断で300人体制に増員した。そのうち約100人が「データサイエンティスト」となる。会見でアクセンチュアの程近智社長は「少なくとも3年で3倍規模のビジネスは見えている」と語った（写真1）。 組織名を「アナリティクス インテリジェンス グループ」から「アクセンチュア アナリティクス」に変えた。グローバルのアクセンチュア アナリティクス直下の組織で、日本の統括にはニューヨーク市庁で統計ディレクターなどを務めた経験を持つ工藤卓哉シニア・プリンシパルが就いた。 日本ではソーシャルメディア分析やSCM（サプライチェーン・マネジメント）の最適化、研修・診断、M2M（マシン・ツー・マシン）など6つの領域を軸にサービスを展開していく。必要に応じてグローバルで分析リソースを融通し合うという。工藤シ
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
ソフトウエアジャパン2013｜一般社団法人情報処理学会
2013.02.15 ソフトウエアジャパン2013終了 多数のご参加を頂きありがとうございました 2013.02.12 当日参加申込についてはこちらをご覧ください。 2013.02.12 事前参加申込締切りました。 2012.11.22 スポンサー募集 ・ サポーター募集 ［申込締切：2012年12月21日（金）］←締切を延長しました。 2012.10.30 事前参加申込開始［締切：2013年2月8日（金）］ 2012.10.30 プログラム公開 2012.09.05 スポンサー募集 ・ サポーター募集 ［申込締切：2012年11月22日（木）］ 2012.09.05 参加申込受付は10月末から開始予定 今日、インターネット上のデータは言うに及ばず、携帯電話、ICカード等の個人生活に必須なデジタル機器から商業活動、交通、電気、水道、ガスなど社会基盤も含め、我々の社会活動と連動して膨大なデジ
第20回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 20th)−ソーシャル・大規模解析 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2012/07/14 "第20回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−ソーシャル・大規模解析 祭り−"を開催しました。 第20回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 20th)−ソーシャル・大規模解析 祭り−: Eventbrite Google グループ 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： 会場風景： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining#20 参加者セキココ：第20回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた @Prunus1350 さんに感謝） 以下、
ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 日経デジタルマーケティング
昨日6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」は、過去3回のうち2回センターに輝いた前田敦子の卒業発表による出馬辞退で、跡目争いが注目された。開票に先立って、スポーツ紙からAKBファンを自称するタレント、リサーチ会社までさまざまな事前予想が繰り広げられたが、中でも精度の高さを誇ったのが、ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中させていた。 デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグラン（東京都渋谷区）が、総選挙2日前の6月4日に発表した「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」がそれだ。大島優子のセンター返り咲きはもちろんのこと、前年の9位から4位に躍進した指原莉乃を大胆にも3位と予測するなど、かなり精度の高い内容だった。ちなみに予測が外れたのは、20位と予測した梅田彩佳が16位に飛び込み、替わり
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ヤフー、ビッグデータ分析の高速化を実現する高次元データ検索技術「NGT」をOSSとして公開
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【山田祥平のRe:config.sys】 ビッグデータに死ねと言われた東急
ヤフーへの広告掲載とビッグデータ活用 - Yahoo!マーケティングソリューション
第1回「ビッグデータの解析と価値発見」｜情報処理学会 連続セミナー2012 「ビッグデータとスマートな社会」