『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

最近、いくつかの案件をこなすなかで、様々な学術研究プロジェクトの事業性を評価して欲しい、という依頼がありました。これは会社の業務とは別で、個人的に依頼された仕事だったので、休日に家でやるしかないのですが、久しぶりに疲れました。 膨大な研究計画のそれぞれの妥当性を評価し、優劣をつけるわけですから、こちら側にも相当な負担がかかります。気分転換に散歩しよう、と思って近所にでかけたところ、ちょうど東京大学で五月祭をやっていました。 東京大学の五月祭では、模擬店やイベントだけでなく、研究室公開が行われています。 様々な技術的シーズが一同の元に展示されており、それを眺めるだけでもかなり楽しいのです。 この五月祭への参加は、私にとって年に一度の楽しみなのです。 そして様々な研究成果を見るうち、ふと起業と経営の能力はそもそも別物なのだということが実はあまり世間では理解されていないのではないか、と思った

オプトグループのPlatform IDは5月19日、Tポイントのビッグデータをもとに、会員属性データを活用した動画広告配信サービスを開始した。同社のDSP（広告配信プラットフォーム）「Xrost DSP」において提供する。 このサービスでは、従来のターゲットユーザーの属性を推測する広告配信ではなく、事実属性にもとづいた広告配信ができる。たとえば、20歳以上のユーザーに対してキャンペーン商品の動画広告を配信し、その態度変容とリアル店舗での対象商品購買数までを把握、分析することなどが可能だ。また、実店舗での来店や購買のデータや利用者アンケートを組み合わせることで、広告接触ユーザー、非接触ユーザー、クリックユーザーごとの行動分析が可能になるという。 広告出稿企業は、オンラインだけでなくリアルチャネルでの来店やサービス利用、実購買に至るまで、Cost per認知（認知にかかったCost）、Cost

This document provides an overview of the big data landscape, covering infrastructure, databases, analytics platforms, applications, industries utilizing big data, and areas of the big data field like machine learning, data visualization, and artificial intelligence. It was created by Matt Turck, Sutian Dong, and FirstMark Capital to map the current state of big data in version 3.0.Read less

Slides from #ShibuyaUX Meeting titled #LeanUX held Feb. 11th 2014.Read less

From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億

いつも朝日新聞デジタルをご利用いただきましてありがとうございます。 朝日新聞デジタルでは、以下のページについて配信を終了させていただきます。 配信終了後は、これまでに配信した記事もご覧いただくことができなくなります。 【配信を終了するページ】 ■ロイターニュース　2023年2月26日（日）配信終了 ・経済 https://www.asahi.com/business/reuters/ ・国際 https://www.asahi.com/international/reuters/ ・芸能 https://www.asahi.com/culture/reuters/ ・マーケット・サマリー（東京、ＮＹ、欧州） https://www.asahi.com/business/stock/market-summary/ ■東洋経済兜町特捜班　2023年3月26日（日）配信終了 https://ww

20日の東京株式市場でヤフー株が大幅反発し、一時、前日比15%高まで上昇した。前日にイー・アクセスの買収中止を発表。総額4500億円にのぼる資金流出がなくなり、通信事業参入に伴う採算悪化の懸念も後退した。買収中止を市場は歓迎した格好。だが、広告以外にも収益源を広げるというかねての課題は残されたままだ。終値は12%高の459円だった。市場では「他の通信大手との競争で利益率を下げるリスクが後退した

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チェックインサービス「Foursquare」が5月1日にチェックイン機能を分離させると発表し、驚いた人も多いだろう。そのチェックイン機能を搭載した「Swarm」が5月15日に公開された。早速、「Swarm」の使い方をチェックしてみよう。 Foursquareからチェックイン機能が独立 Foursquareは5000万人以上のユーザー数を抱える、チェックインサービスの定番だ。2009年にスタートしたが、これまでに60億回以上のチェックインが行われており、170万社以上が広告を出稿している。 筆者もFacebookに投稿する際はFacebookのチェックイン機能を使っているものの、それとは別にFoursquareを愛用していた。久しぶりに訪れた場所で何日ぶりなのかを表示してくれるので、取引先やお店のマスターに堂々と「2ヵ月ぶりですね」などと声をかけられる。記憶力の乏しい筆者にはありがたい機能な

米Googleが対象を立体的に認識するタブレット端末を開発中だと、米Wall Street Journalが現地時間2014年5月22日に報じた。 同メディアが関係者から入手した情報によると、同タブレット端末は7インチのディスプレイを搭載し、背面にカメラ2台を内蔵する。赤外線深度センサーや高度なソフトウエアを備え、物体を正確な3次元（3D）画像でとらえることができる。6月からプロトタイプを約4000台生産する計画という。 同タブレット端末は、同社の先進技術研究部門ATAPが手がけるプロジェクト「Tango」の一環で、6月25～26日に開催される年次開発者会議「Google I/O」より前に発表される見込み。 同社は今年2月に、動作や空間および配置を立体的に認識する能力をモバイルデバイスに与えることを目指すTangoプロジェクトを発表。同時に、同プロジェクトで開発したスマートフォンの早期プロ

良いデータサイエンスチームを作るための条件に、3つの重要なスキルがある――。 ガートナー リサーチ リサーチ ディレクターのリサ・カート氏は2014年5月23日、都内で開催された「ガートナー ビジネス・インテリジェンス＆情報活用 サミット2014」でこう強調した（写真1）。 カート氏は、「データ・サイエンス・チーム編成の要締」と題したセッションに登壇。主要なデータサイエンス手法や、データサイエンスチームの編成を成功させるための方法について解説した。 カート氏は冒頭で、データサイエンスで広く使われている回帰分析や親和性分析などの手法を紹介。米アマゾン・ドット・コムが手掛けるEC（電子商取引）サイト「Amazon.co.jp」などでデータサイエンスが活用されていることを例にとり、データサイエンスの重要性を強調した。 続いてカート氏は、良いデータサイエンスチームを作るためには3つのスキルが必要だ

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