日本を代表するビッグデータエンジニア・マーケッターが集結! クラウド、Web、事業など、様々な視点からビッグデータに関する取り組みや事例のTipsをお話します。
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IoT(Internet of Things:モノのインターネット)に注目が集まる一方で、製造業がIoTを活用するための道筋は見えづらい状態にある。本稿では、幾つかの代表的なIoTの活用シーンを紹介するとともに、自動車向けテレマティクス(カーテレマティクス)を具体的な事例として、製造業がIoTから得られるメリットについて解説する。 ビッグデータの1つの形態としてIoT(Internet of Things:モノのインターネット)に注目が集まっています。IoTの流れは製造業にも大きな変革をもたらすことになるでしょう。ここでは、事例も交えながら、製造業へのIoTの活用方法を紹介します。 ビッグデータとIoT IoT(Internet of Things)を直訳すると、「インターネットにつながるモノ」となります。ここでは、IoTを「情報(データ)をリアルタイムに収集して一元的に蓄積・管理し、その
LINE DEVELOPER DAY_2015 Tokyo「ビッグデータを活用するための分析プラットフォーム」レポート #linedevday こんにちは、虎塚です。 昨日は、LINE株式会社さんが開催されたイベントLINE DEVELOPER DAY_2015 Tokyoへ参加してきました。 Taichi Hashimotoさんが講演された「B-5: ビッグデータを活用するための分析プラットフォーム 〜データ集計した先に求められる分析技術」を聴きましたので、レポートします。 前半は、さまざまOSSを活用して構築された、社内の利用者のニーズに応じたデータ分析基盤の紹介でした。後半は、KPIを人間が見るのでなく、変化を自動検知して通知するシステムを開発中というお話でした。 以下、レポートです。 データ分析について LINEにとってデータ分析とは何か Collecting: データを集約する
Python+Anaconda+Eclipseでロジスティック回帰プログラムを実行 前回の記事では、統計モデルを構築する上ために必要となるプログラム実行環境の構築手順を説明しました。今回は、実際にロジスティック回帰のプログラムを実行します。また次回でPythonとRでロジスティック回帰モデルの実行速度を比較するので、Rでのロジスティック回帰モデルの実行についても紹介しておきます。 Pythonのロジスティック回帰のプログラムのソース 今回の記事では、yhatさんのサイト(http://blog.yhathq.com/posts/logistic-regression-and-python.html)に掲載されているソースを参考にしました。今回実行するソースは以下のようになります。
This article is a Private article. Only a writer and users who know the URL can access it. Please change open range to public in publish setting if you want to share this article with other users. はじめに 本日は平日の午前中というなかお越し頂き有り難うございます。 本日のハンズオンセミナーが皆さんにとって有意義になるように努力しますので、疑問点・不明点などありましたらどしどし聞いてください。 本日のGoalとやること Goal Yahoo!ビッグデータインサイト(以下YBI)を利用して簡単にサーバーログを取得、集計ができることを確認すること。 やること - 流れ 本日やることは以下となります。
Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDP III @Griffith Observatory, Los Angels, CA 残念なことに、全く忘れていて風呂に入っていたのだが、期せずして先日取材を受けたNHKスペシャルの「医療ビッグデータ」に、先ほど何秒か登場していたようだ。 それでそのリアルタイム検索結果*1を見ていたのだが、そこで扱われていたデータがビッグデータかどうかというツイートが結構な量であることに驚いた。ビッグデータの特徴として3V(Volume, Variety, and Velocity)と言った言葉が広まってしまっているせいもあるだろう。(自分も時たま使ってしまうので今回反省している。) この方々の気持ちはわかるが、このブログの読者の方々ならお気付きの通り、今起こっている変革の本質はデータが巨大かどうかということではない。 ― 現在起こっている変革の
VCs are clamoring to invest in hot AI companies, willing to pay exorbitant share prices for coveted spots on their cap tables. Even so, most aren’t able to get into such deals at all. Yet, small, unknown investors, including family offices and high-net-worth individuals, have found their own way to get shares of the hottest…
こんにちは。SSTD 手塚です。 今回が二度目の投稿です。 青いウサギのアイコンが目印です。全く関係のない自己紹介です。 それはさておき、そろそろお盆も近くなり皆様夏休みなど取られている頃でしょうか。 いいですよね、夏休み。 欲しいです。夏休み。 いや、近々取りますけどね? 私はビールがあまり飲めません。大村より夏らしい写真を頂きました。セミナーに行った際に出てきたみたいです。 そんな含みを入れたところで今回のブログについてです。 【夏休み】ということも考えてこの空いた時間を家族サービスに利用するという方もいる一方、 何か新しい技術を触ってみようという人もいるかと思います。 そこで、今回はブログタイトル通り 「RedShiftの事始め」としてRedShiftを利用するまでの環境準備からサンプル実行までを さくっとブログとして掲載しようと思った次第です。 SSTDの人間なんだからTreasu
ビッグデータが注目される一方で、マーケティングにおけるデータ活用は遅れており、勘や経験に頼った施策が行われている。こうした課題を解決するため、Web広告研究会の2014年2月度月例セミナーでは、BigData研究委員会が実施した、外部データや分析手法を用いたデータドリブン・マーケティングの実践例が示された。 勘、経験、度胸に頼らずデータドリブンなマーケティングを 第一部の最初に登壇した日本ヒューレット・パッカードの菅原裕氏は、BigData研究委員会がWeb広告研究会の2012年のWAB宣言「Cooking Big Data ~マーケティングの新しい時代へ」に呼応して誕生したことを明かす。 しかし、2012年当初、日本アドバタイザーズ協会の参加企業にヒアリングしても、マーケティングや宣伝部門でデータを活用している企業は少なかった。そのため、ビッグデータ活用の議論をする前に、データドリブン・
慶應義塾大学環境情報学部卒業。在学時には、小売・ITの領域において3社を起業、4年間にわたり経営に携わる。 大学卒業後、2004年から、マッキンゼー・アンド・カンパニーの東京およびフランクフルト支社に在籍。北欧、西欧、中東、アジアの9ヵ国において新規事業、経営戦略策定のプロジェクトに関わる。ハイテク、消費財、食品、エネルギー、物流、官公庁など多様な事業領域における国際経営の知見を広め、世界60ヵ国・200都市以上を訪れた。 2008年に同社退職後、オックスフォード大学大学院経営学研究科に進学し、2009年に優等修士号(経営研究)を取得。大学の助手を務めると同時に、国際経営論の研究を進める。在籍中は、非常勤のコンサルティングに関わりながら、ヨットセーリングの大学代表選手に選出されるなど、研究・教育以外にも精力的に活動した。2013年に博士号(経営学)を取得し、同年に現職。専門は国際化戦略。
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ソフトバンクの携帯電話が5年連続で純増トップなのは、頭を使っているから――。ソフトバンク社長の孫正義氏がビッグデータを活用した戦略の一端を、オラクルグループのイベントで披露した。 4月9日、六本木のホテルで開催された「Oracle CloudWorld Tokyo」。衛星中継で登場した米オラクルのラリー・エリソンCEOに紹介され、基調講演を行ったのがソフトバンク社長の孫正義氏だ。ソフトバンクにおけるビッグデータの詳細な活用法が初めて披露された。 ビッグデータを活用する意味は、「少ない設備投資金額で、より大きな効果が得られること」(孫氏)。そのためには、ビッグデータの科学的検証が有効だという。 ソフトバンクが発表した新30年ビジョンでも「クラウドを人類最大の資産にしたい」(孫氏)という思いが鮮明に出ていた。「人に提供する前に自分自身で活用しないと、よさがわからない」(同)との考えの下、それを
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