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Kalina Bontcheva Senior researcher in the Natural Language Processing Group, Department of Computer Science, University of Sheffield. From October 2015, I will continue my work on an EPSRC Career Acceleration Fellowship (working part-time) on summarisation of social media. I'm working on NLP for social media, semantic search, GATE, crowdsourcing of NLP corpora, and collaborative text annotation. I
トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
はじめに ほとんど全ての会員制サービスには，顧客の「入会」と「退会」という概念があります。そして退会（ここでは離脱と呼びます）における分析は，それを防止するという目的において非常に重要です。本記事ではいくつかの「離脱分析」の手法を，トレジャーデータ＋スプレッドシートだけで完結でき，かつ誰もが実践できる形でご紹介します。 「離脱分析」必要な最低限のデータセット 初めの2回で紹介する手法においては，分析に必要なデータセットはシンプルで汎用的なものです。最低限必要な項目は，「ユーザーID」「入会日時」「退会日時」この３つです。また，分析実行時にサービスを継続しているユーザーは退会日時の値は入っていないことになります。 今回は後々の分析にも備えて上記の項目以外に，もう少し多くの情報を持たせたデータ（これを raw_data と呼ぶことにします）を扱っていきます。本データでは「退会日」ではなく「最終
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八ッ橋レポートにかかる調査報告とレポートの撤回について - 鹿島研究室 | 京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻
