【Python】実務でデジタルマーケティングに取り組むエンジニア社員がZILNを使ったLTV予測してみた - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
本記事は、ドコモアドベントカレンダー17日目の記事になります。 こんにちは。NTTドコモサービスイノベーション部3年目社員の九島です。 主な業務は、マーケティング分野への機械学習・AI活用です。 今回は、これからのマーケティングではより重要となる指標のLife Time Value(以下、LTV)を機械学習・AIを用いて予測する方法についてご紹介したいと思います。 ※本記事ではPythonが準備されていることを前提としています。また、Kaggleのデータセットを利用します。Kaggleについては本記事内でデータの取得方法について解説しています。 この記事を読んでわかること LTVとは何か LTVを機械学習・AIで予測する方法と検証方法(コード＆解説付き) Kaggleデータの利用方法 LTVとは LTVとは、マーケティングにおいて重要視すべき指標の一つでして、「企業に対してその顧客が生涯で
初回で当てる。Wordle必勝法? on Kaggle
英単語当てクイズゲーム Wordle のブームは、プログラマ中心に止むことなく、様々なバリエーションの Wordle クローンやパロディ、最善手を求める解析やソルバーなどが毎日のように発表されています。 今回出てきたのは「Wordle を初手で解く」方法。 ゲームの性質上、とんでもない偶然でもなければ初手で解けるはずはありません。つまり何かしらズルをしているのです。 Wordle の棋譜(途中経過)は⬛🟨🟩のブロックを使って表され、解いた後にツイッターで自分の結果を共有することができます。というか、このSNSでの共有機能こそが Wordle の大ブームを起こしたわけです。 この共有棋譜は、もちろんアルファベットの情報は載せず、試行錯誤の跡だけが見えるようになっています。 しかし、多くの人が試行錯誤した経路の情報が十分多くあれば、そこから正答を推測できるのではないか、というのがこのプロジ
Deep Learning以外の手法でユニクロコンに参戦してみた (Kaggle Meetup #3)
Transcript Deep Learning以外の⼿法で ユニクロコンに参戦してみた @mamas16k Kaggle Tokyo Meetup #3 Outline 0.はじめに 1.ユニクロコンペとは？ 2.結果 3.⼿法 4.上位の⼈の⼿法まとめ 0.はじめに • Twitter ID: mamas16k • 物理系の学部2年⽣ • 機械学習暦・プログラミング暦共に1年ぐらいの初⼼者 • データ分析系の企業でインターンしてました • ユニクロコンは初の機械学習コンペ 今回のKaggle Meetupの初⼼者枠なので、あまり真に受けずにた くさんマサカリを投げてくれると有り難いです＞＜ 1.ユニクロコンペとは？ • Kaggleではなく、オプトDSLで2017年4⽉ ~ 7⽉に開催 • スポンサー：Fast Retailing (ユニクロの親会社) • 服、靴下、ベルト等の画像を2
Kaggleで使われた特徴量エンジニアリングとアルゴリズムまとめ – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト Kaggleにおいて、人によってはソリューションを書いてくれているものがあります。特徴量エンジニアリングやアルゴリズムなど業務での参考になるだろうと思われるので、仕事で関わりそうなデータという観点から4つほどですが事例を集めてみました。このような事例のまとまった本とかあったらいいのですが。 基本的に各事例ごとに ・目的 ・どんなデータセット ・どんな特徴量エンジニアリング ・どんなアルゴリズム ・リンク を記していきます。 Walmart Recruiting – S
Kaggle Past Competitions
Kaggle Past Solutions Sortable and searchable compilation of solutions to past Kaggle competitions. If you are facing a data science problem, there is a good chance that you can find inspiration here! This page could be improved by adding more competitions and more solutions: pull requests are more than welcome. Warning: this is a work in progress, many competitions are missing solutions. If you f
Deep Learningと他の分類器をRで比べてみよう in Japan.R 2014
Japan.R 2014でお話した「RでDeep Learning」的な内容です。Read less
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勝者解答から学ぶ
Workflow, Serialization &� Docker for Kaggle
