“ビッグデータ分析”は本当に必要か？
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 前回の寄稿では、リクルートにおけるビッグデータ活用の概要を紹介しました。 今回は、具体的な事例をお話しする前に、一度、視点をビッグデータそのものに戻して、“ビッグ”であることの意義や価値をビジネス的な視点や統計的な視点からレビューし直してみたいと思います。 ビッグデータの“ビッグ”とは、そのものずばり「データ量の膨大さ」を意味しますが、ここで一つ考えていただきたいことがあります。それは、何らかビジネスに役立つ知見を得るために、本当に膨大なデータの分析が必要なのか、ということです。 インターネットが消費者のライフスタイルへ浸透している昨今、企業側に日々ストックされるウェブアクセスログのような消費者の行動データを、ビジネスに生かせないかと思
「モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用」−Hadoop Conference Japan 2011 #hcj2011 で登壇してきました - hamadakoichi blog
2011/02/22 Hadoop Conference Japan 2011に登壇してきました。35分の Main Talk。 『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』に関して話しています。 『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』−Hadoop Conference Japan 2011− #hcj2011 『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』−Hadoop Conference Japan 2011− #hcj2011 View more presentations from Koichi Hamada. 現在のモバゲータウンでの、大規模データマイニング基盤の構成や、データマイニング・機械学習の活用、統一行動記述、それらの重要性等、話しています。データマイニング活用の部分等、口頭のみの説明で済ませてしまった箇
第15回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 15th)−統計・ビジネス活用 祭り−に参加してきました。 - yokkunsの日記
Opening Talk 「統計カリキュラム 第１回−一般化線形モデル−」 (講師： @isseing333さん） (発表30分 + 議論30分) Tokyo webmining統計学部 第1回v2 View more presentations from Issei Kurahashi 「医療分野におけるデータマイニングを始める前に知っておきたいこと (講師： @dichika )(発表20分 + 議論20分) 対策のインパクト どの層を狙っているか明確に 木を見て森を見ずになっていないか 一足飛びのロジックになっていないか 手法の選択 結果を見せる相手は誰か 重回帰分析から説明する必要あり ランダムフォレスととか無理 説明しやすい手法 相手が馴染んでいるスタイルで 医学分野 : 実験計画＋調査＋説明モデル 線形モデル、決定木モデル 「複雑ネットワークとデータマイニング 徹底入門」 (講
テクノロジー : 日経電子版
駅や野球場、高速で移動する新幹線の車内――。人が集まり、動くところに高速通信のビジネスチャンスがある。通信大手は鉄道会社などと需要喚起に挑む。 ■時速100キロの電車に8K映像 「デ…続き 時速500キロで途切れない 光ファイバー無線の仕組み ［有料会員限定］ 災害に強い通信へ 途切れぬスマホが命綱 ［有料会員限定］
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