ビッグデータ関連の補遺 - やまもといちろうBLOG（ブログ）
一個前のエントリーで、こういう反響があったので軽く触れておきたい。 [引用]inamenai 元記事は物流とか在庫とかの話がしたいわけじゃないと思うんだがなんでわざわざそういう回収の仕方をするんだろう。 ビッグデータもバズワードになったんだなあ http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/05/post-0776.html [元記事]靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 http://d.hatena.ne.jp/AntiBayesian/20130423 別に元記事すべてを否定するつもりはないことは、先のエントリーでも書いた。 ビッグデータであれデータマイニングであれ、もちろんマーケティングの面で「より多く売る」アプローチをとりがちな情シス部門やコンサルタントが多いのも事実。ただ、元記事が何度も書いていたように「意外性」や「需要」「顧客満足」といった
ビッグデータもバズワードになったんだなあ - やまもといちろうBLOG（ブログ）
取引先とのメールで話題爆発（というか面白がり）していた。移動中なので、軽く触れる。先月の記事なんだね。箇条書きにするお。 靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 http://d.hatena.ne.jp/AntiBayesian/20130423 前提： 内容をすべて否定するものではない。そういう見解も成立するし、ためにする議論ではない。 その１： 「データマイニングに必要なのは意外性だ！」 そもそも意外とか仮説の段階で言っているとしたら、それは使えないデータ担当者だ。クビにするべき。 その２： これを利用して小売店や流通業界はデータマイニングをした。どんな意外性のある結果が出てきたと思う？例えばこんなものだった。「冬は鍋の検索回数が多い」 なんたる自明！ 小売や流通は常に売り場面積や仕入れ対販売という係数に支配されていて、いつまで鍋が検索されて需要があるかというようなロングテール的
第1回 機械学習を実践する前の基礎知識 | gihyo.jp
みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか？ 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています
データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方 - shakezoの日記
ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに
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