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データ分析に関するmasudaKのブックマーク (4)

  • Spark StreamingからAmazon Kinesis Analyticsへ移行する話 - Gunosyデータ分析ブログ

    はじめに こんにちは、データ分析部の森です。主な業務は記事配信アルゴリズムの改善とログ基盤の整備です。 Gunosyでは、ユーザーへより良い記事を提供するためにアクセスログをストリーム処理し、集計結果を記事配信アルゴリズムに活用しています。 ストリームログ基盤にはSpark Streamingを利用していますが、現在Kinesis Analyticsへ移行中です。 この記事ではKinesis Analyticsへ移行する理由や運用上のTips等についてお話します。 Spark Streamingを利用したストリームログ基盤構成 現在のストリームログ基盤はSpark Streamingで集計を行い、結果をRDSに保存しています。 なぜSpark StreamingからKinesis Analyticsへ移行するのか サーバーコストと運用コストの削減を目的としています。 サーバーコストについ

    Spark StreamingからAmazon Kinesis Analyticsへ移行する話 - Gunosyデータ分析ブログ
  • 「データ分析の“便利屋”にはなるな」、大阪ガスのデータサイエンティストが講演

    「ビジネス現場から依頼を受けて仕事をしていると、結局はデータ分析の“便利屋”になってしまう。自分たちから現場に対して、こんなデータ分析をしませんかと“営業”していかなければならない」──。 ガートナー ジャパンが2013年5月27~28日に都内で開催しているイベント「ビジネス・インテリジェンス&情報活用 サミット 2013」で、大阪ガスのデータサイエンティストである河薫氏が講演した。「分析力を武器とするIT部門になるには?」と題したテーマで語り、多くの聴衆を集めた(関連記事:ナニワのデータサイエンティストは、現場の「こうちゃうか?」を尊重)。 大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンターの所長で、自身を含めて9人のデータサイエンティスト集団を率いる河氏は、自分自身のこれまでの苦労を惜しげもなく披露。「ビジネス現場から門前払いされたり、それこそ便利屋扱いされたり、人材不足に陥ったりと、組

    「データ分析の“便利屋”にはなるな」、大阪ガスのデータサイエンティストが講演
  • バンディットアルゴリズム入門と実践

    39. 実際の使用イメージ 試行数 アーム1期待値 アーム2期待値 アーム3期待値 活用or探索 0(0/0) 0(0/0) 1 1(1/1) 0(0/0) 2 1(1/1) 0(0/1) 3 1(1/1) 0(0/1) 4 1(2/2) 0(0/1) 5 1(2/2) 0.5(1/2) 6 1(2/2) 0.5(1/2) 7 8 0.66(2/3) 0.5(1/2) 9 0.5(2/4) 0.5(1/2) 10 0.4(2/5) 0.5(1/2) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/1) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) ・・・最も期待値の高いアーム 39 探索 探索 探索 探索 探索 探索 活用 活用 活用 活用 ランダム選択 引くアーム 結果 1 2 3 1 2 3 - アーム1 アーム2 アーム3 アーム1 アーム2

    バンディットアルゴリズム入門と実践
  • 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog

    2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい?受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司

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