『ラベル伝搬法によるターゲティング広告最適化：機械学習のインターネット広告への応用』
こんにちは、岡川（Twitter @hokagawa）です。 インターネット広告部門の現場でデータ分析をやらせていただいて、データ分析の側から、弊社の営業と協力して、広告主の課題を解決することを目指しています。 その中で、インターネット広告の出稿企業は、次のような課題を抱えている事が多くあります。 「自社サイト訪問ユーザーだけに広告出稿していたのでは、確かに広告効果は良い、しかし、新規ユーザーを獲得する事ができない。新規ユーザーを獲得したい。」 その場合、次のような考え方をします。 「自社サイトユーザーに似たユーザー、いわば見込み客、に広告を配信することにより、課題解決することを目指す。」 ここで大切なことは、自社サイトユーザーに類似したユーザーを見つけることです。前回の記事では、ユーザー間の類似性を定量化する方法を紹介しました。 ターゲティング広告の統計学的な基礎：ユーザーの類似性の定量
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
2013/05/18に#TokyoWebminingで話した資料です。 大人の都合でグラフの縦軸と横軸がありません。 基本的には横軸は時間（day）と、縦軸はUUです。Read less
Amebaソシャゲ分析事例のご紹介
5. Ameba • – 1 + KGI/KPI + • – – KPI – BI KPI + + + 各サービス BIシステム Hadoop クラスタ CyberAgent,+Inc.+ +
ソーシャルゲームのKPI分析とサービス洗練 徹底入門 #TokyoWebmining
5. 問題解決のためステップ ① What 解決すべき問題は何なのか？ ② Where 問題はどこで起こっているのか？ ③ Why 問題は何故、起こっているのか？ ④ How 問題の解決に向けて、何をすべきか？ 参考文献：「MBAクリティカル・シンキング」 （グロービスマネジメントインスティテュート（株）） いきなりHowに向かって、あてずっぽうな対策はしない 場所・原因を特定した上で解決策を考える 5 6. 問題解決のためデータ解釈 ① What ② Where ③ Why ④ How データから特定できるのはほぼここまで ユーザの心理の動きに関して仮説立案 仮説に基づく解決策の実施 ターゲットユーザのユーザ体験を共有することが より精度の高いユーザ心理の仮説立案につながる 無料プレイのライトユーザの動向を調べたい 高額課金プレイのコアユーザの動向を調べたい ターゲットユーザと同じように
Tokyowebmining19 data fusion
1. データフュージョン 徹底入門 @yokkuns: 里 洋平 yohei0511@gmail.com 2012.06.23 第19回TokyoWebmining 2012年6月23日土曜日
クラスタリング (クラスター分析) - Toshihiro Kamishima
クラスタリング (clustering) とは，分類対象の集合を，内的結合 (internal cohesion) と外的分離 (external isolation) が達成されるような部分集合に分割すること [Everitt 93, 大橋 85] です．統計解析や多変量解析の分野ではクラスター分析 (cluster analysis) とも呼ばれ，基本的なデータ解析手法としてデータマイニングでも頻繁に利用されています． 分割後の各部分集合はクラスタと呼ばれます．分割の方法にも幾つかの種類があり，全ての分類対象がちょうど一つだけのクラスタの要素となる場合(ハードなもしくは，クリスプなクラスタといいます)や，逆に一つのクラスタが複数のクラスタに同時に部分的に所属する場合(ソフト，または，ファジィなクラスタといいます)があります．ここでは前者のハードな場合のクラスタリングについて述べます．
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