1勝3敗1引き分け。今年4月の「第2回電王戦」でプロ棋士はソフトに負け越した。コンピュータのデータ解析能力は、将棋のような複雑な世界でも人間を上回りつつある。こうした「ビッグデータ」はビジネスではどう活かされているのか。各社の最新事例を探った──。 一方、ローソンでも「POSデータ」をさらに深めたデータ分析が進んでいる。最大の要因は10年3月に導入した共通ポイントサービス「Ponta（ポンタ）」だ。ポンタの会員数は昨年末に5000万人を突破。提携企業数は13年5月現在で66社にのぼる。 ポンタの導入により、「1割のヘビーユーザーが6割の売り上げを占めている」といったことがわかるようになった。そうした中で、最も重視されている指標の1つがリピート率だ。ローソンではFC店向けに発注の目安となる「商品力指数」を示しているが、これもリピート率を基準にしている。 たとえば「ほろにがショコラブラン」とい

『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

追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ

ソーシャルゲームの特徴として、一度リリースすれば終わりではなく、プレイヤーに長く楽しんでもらうため定期的にイベントを実施したり、あるいは継続的に改善を行ったりしていくことが挙げられます。数多くの人気ソーシャルゲームをリリースするグループスにおいて、こうした活動をサポートしているのがデータマイニンググループです。今回はデータマイニンググループに所属する、井澤正志氏と滝隆行氏にお話を伺いました。 分析結果から課題を抽出してゲームを改善 ――データマイニンググループの基本的な業務の流れを教えてください。 井澤：グループスでは、コンテンツごとにデータマイニングの担当者がいます。各担当が売上という結果を「ユーザ数×継続率×課金率×課金単価」という基本KPIのかけ合わせの形で分解し、施策目的として設定したKPI[1]の達成状況を分析します（図1⁠）⁠。たとえば、ゲーム内の各イベントにはそれぞれ目的が存

［CEDEC 2012］データマイニングから見えてきた，ソーシャルゲームプレイヤーの姿とは。「大熱狂!! プロ野球カード」におけるKPI活用事例 ライター：川崎政一郎 ゲーム開発者向けカンファレンスCEDEC 2012の初日となる2012年8月20日，gloopsの井澤正志氏によって行われたセッション「データマイニングによって変わった『大熱狂!! プロ野球カード』のKey Performance Indicatorの事例研究」を紹介しよう。 Key Performance Indicator（KPI）とは，組織の目標達成の度合いを把握するための指標のことで，IT界隈では最近ちらほらと目にする単語である。いまいちピンと来ないという読者に向けて分かりやすく説明すると，大規模なデータを分析するにあたって，運営側はどのような数値に目を向けるべきか，という考え方のこと。このセッションでは同社がサービ

第4回サイバーエージェントMarketing & Analytics勉強会 http://atnd.org/event/camark04 の講演スライドです。未だにslideshareの使い方が分からなくて、アップロードしたら勝手にフォントが明朝体に変わってしまったり位置がずれてしまったり右側が切れてしまったり。。。表示がおかしかったりダサかったりするのはそのせいです。ごめんなさい。Read less

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

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

読みました！　自信をもって学生にお勧めできる本であると思います。 統計学が最強の学問である 作者: 西内啓出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/01/24メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 11人 クリック: 209回この商品を含むブログ (126件) を見る 「統計学が最強」という言い方の"根拠"となっているのは、なによりもランダム化比較実験によって理論や経験知をすっ飛ばして因果関係に白黒つけることができるから、ということらしいです。このカテゴリーの本（いわゆる統計リテラシー本）は数あれど、たいていは調査（標本抽出）の怪しさや分かりやすい擬似相関について言及があるのみで、ランダム化を基軸に据えた記述はほとんどなかったと思います。言うまでもなく、R. フィッシャーの大発明であるランダム化は、実験のみならず調査観察データの分析の方針（特に計量経済学のもの）にも決定的な影

どもです。林岳彦です。息子の3DSにバーチャルコンソールの「ソロモンの鍵」を密かに入れました（まだ３面）。 さて。 前回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ につきましては沢山ブクマ等をいただき大変ありがとうございました*1。大変感謝しております。 さて。上記記事について、ublftboさんから「相関関係の定義が書かれていないのでは」（相関と因果 - Interdisciplinary）とのご指摘をいただいたきました。 ご指摘は確かにごもっともですので、今回は「相関」概念についてと、そのついでに近年に開発された"21世紀の相関（MIC）"の話について私なりに書いてみたいと思います。 （以下、ややマニア向けの話になるかもしれません。あと前回ほどではないですが、それなりに長いです。）