第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 - 2nd Weekに参加してきた - yokkunsの日記
第９回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 - 2nd Weekに参加してきました。 http://atnd.org/events/11998 以下、メモです。 Opening： O1.“Openinig Talk” (講師：@hamadakoichi)(10分) 進行方針 充分な時間 浅く多くではなく、少ないテーマでも深く 理解 進行を急がない、分からないところはすぐ質問 講師・各メンバーからの返答で、みなで理解を深めることを優先 議論 議論時間をしっかりとる 各分野の意見の共有、みなでの発想・創造を優先 講師は、3分に一回くらい参加者に質問するように！ 参加者の声から開催内容を改善している O2.“参加者全員自己紹介” (進行：@hamadakoichi) (50分） @hamadakoichiの期間限定自己紹介！ 現在の活動領域 ソーシャルメディアのデータマイニング活用 Tech
Mining of Massive Datasets
The book has a new Web site www.mmds.org. This page will no longer be maintained. Your browser should be automatically redirected to the new site in 10 seconds. The book has now been published by Cambridge University Press. The publisher is offering a 20% discount to anyone who buys the hardcopy Here. By agreement with the publisher, you can still download it free from this page. Cambridge Press d
Stanford CS246: Mining Massive Data Sets
Course information: This course is the first part in a two part sequence CS246/CS341 replacing CS345A. CS246 will discuss methods and algorithms for mining massive data sets, while CS341 (Advanced Topics in Data Mining) will be a project-focused advanced class. Instructor: Jure Leskovec Office Hours: TBD, Gates 418 Room: Mon,Wed 9:30-10:45 in 420-041 (Jordan Hall, room 041) Teaching assistants: Ad
間接効果を分析する ～間接効果の本質は行動分析だ！～ （前編） | MARKETING METRICS Lab.
ここ数年、ネット広告指標の一つである間接効果（アシスト効果）の話題を多く見かけます。 「コンバージョンの約半数は他の広告もクリックされている」、と複数の調査で明らかになっており、 Web行動研究からも間接効果が一定の効果をもたらしていることは間違いないと言われています。 しかし、効果があるとはわかっていても、「間接効果の分析（アシスト分析）は難しい」、 「改善にどう活かすかがわからない」という声を良く聞きます。 間接効果の分析でまずやるべきことは、コンバージョン数と間接効果の２変量から、 「コンバージョンが多かった（or CPAが低い）ものは問題ないが、 コンバージョンが少なかった（or CPAが高すぎる）広告のうち、 間接効果が高かったものについては停止しない」 これを明らかにすることです。 もちろん弊社のアドエビスでも間接効果を表示することはできます。 管理画面-間接効
第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
2010/08/22 "第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) −ソーシャル・広告・最適化祭り−: ATND Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた [Twitter:@karubi] さん、 [Twitter:@hirosuke_asano] さん、[Twitter:@satully]さん、[Twitter:@yamaz] さん、[Twitter:@mmlab_jp] さん、[Twitter:@oshiro40] さん 、ありがとうございました。運営進行を一緒にしてくれた[Twitter:@yanaoki]さん、HDのUSTREAM配信してくれた[Twitter:@bm
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