【デブサミ2016】18-D-3レポート データ分析グループを抱える組織の失敗例と、正しい運用へ導くポイント
講演資料：失敗から学ぶデータ分析グループのチームマネジメント変遷 Emotion Intelligence 中山ところてん氏 データ分析グループの仕事の範囲と、そこで見てきた"失敗例" 中山氏はまず前提として、氏が所属する企業のデータ分析グループのデータ分析の流れについて説明を行いました。大きく分けると「研究」「開発」「システム運用」「アプリ運用」「営業活動」の5つの流れに大別することができ、データ分析グループは研究からアプリ運用まで、広い範囲においてデータを解析し改善していくことでビジネスにその価値を活かしていく、という責務を負っています。 しかしこの位置付けで業務を行っていく中で、さまざまな失敗例を中山氏は見てきたと語ります。以下6つの失敗例がその内容です。 失敗例その1 プロセス毎に会社が切れている「大企業」 データ分析においてデータを手に入れることはまず何よりの前提条件となるが、プ
データサイエンティストサミット 2014に参加してきた | DevelopersIO
データ分析・活用から、成長と収益を生み出す！気鋭のデータサイエンティストが大集合！：データサイエンティストサミット 去年2013年12月に開催された第1回からおよそ7ヶ月。早くも今年度のイベントとして開催告知されていたので申込み。2014/06/27(金)に参加して来ました。 データサイエンティストサミット 2013に参加してきた ｜ Developers.IO 開催場所は秋葉原コンベンションホール - AKIHABARA Covention Hall＠秋葉原。弊社オフィスも秋葉原で、会場も駅を挟んですぐという事でアクセスもあっという間でした。駅からすぐ近くの建物というのも嬉しいですね。 こちらは会場入口。例によって会場内は写真撮影禁止のようでしたので、ここからは文字と引用画像や動画等を踏まえてセッション内容をレポートして行きたいと思います。では開店！ 目次 10:00 - 12:30【S
Clojure/kuromojiでテキストマイニング入門 ～形態素解析からワードカウントまで～ - あんちべ！
[テキストマイニング] Clojureでテキストマイニングをしたい！という方がTLにいらっしゃったので、 Clojureという言語とkuromojiという形態素解析器を用いたテキストマイニング入門の記事を書きます。 この記事の通り手を動かすと、様々なテキスト、例えばアンケートの自由記述やブログ、twitterなどの文章に形態素解析を掛け、ワードカウントと呼ばれる、ある単語が何回出現しているのかを解析する手法を使えるようになります。これを利用し、出現単語を頻度順に並べてランキングを作るなどして、その文書の特徴を明らかにするなどが出来るようになります。 ある程度コンピュータを使えることは求めますが、プログラミングの前提知識はさほど求めていません。そのため、所々天下りなところ（ここはとりあえずこうやってください！と説明無しの記述）もありますが、ご容赦ください。 形態素解析とは？ 形態素解析とは、
『データサイエンティスト養成読本』はゼロからデータサイエンティストを目指す人なら絶対に読むべき一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
執筆陣12人中8人が直接の知人友人というこの新刊書でございますが。 データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus) 作者: 佐藤洋行,原田博植,下田倫大,大成弘子,奥野晃裕,中川帝人,橋本武彦,里洋平,和田計也,早川敦士,倉橋一成出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2013/08/08メディア: 大型本この商品を含むブログ (4件) を見る もちろん僕も発刊が決まってAmazonに予約ページができた時点でポチりまして、読んでみたところあまりにも内容が素晴らしかったので早速現職場の図書コーナーに持ち込んだ次第です（笑）。ということで、僭越ながら書評など書かせて頂こうかと思います。 ざっくり内容紹介 正直言って、ものすごーーーく網羅的で非常によく出来ています。1ページ目から順に読んでいっても初学
テレビCMの投下量と検索数、そして売上げとの相関関係は？オフラインアトリビューションの基本【アトリビューション編：第6回】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
データを取り込む・格納するための方法を理解する
データを取り込む・格納するための方法を理解する：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（3）（1/4 ページ） データ分析を行う際の対象となるデータにはさまざまな形式が存在します。データ分析を行うには、まず、データを取り込む方法や、結果セットを書き出したり、データベースに格納したりする手続きが必要です。今回はデータの取得、格納といった分析のための下処理の手続きを紹介します。 連載バックナンバー 前回（本連載第2回）は、データ分析に必要な機能と、その機能を実装したPython環境や必要なライブラリのセットアップ方法を説明しました。今回は、分析に必要なデータを、CSV（カンマ区切り）形式のファイルやリレーショナルデータベース、Webサイトなどから取り込む方法について解説します。さらに、結果セットをCSV形式で書き出したり、リレーショナルデータベースに格納する方法も紹介します。 デ
2012年に日本で売れた！DLされた！iPhoneアプリのまとめ：スマートフォン＆ソーシャル@trendism：オルタナティブ・ブログ
今年も年末の発表がAppleよりあったので、久々の分析結果をブログに投稿します！ ※ネット上では@trendism (トレンドイズム)などと名乗っています。 2012年に日本で売れたiPhoneアプリのまとめ ＋2011年のアプリ動向との比較 毎年恒例の年末になるとAppleより発表される「App Store Best of 2012」（Best100のアプリが分かるAppleの特集）ですが、今年も公開されたので、昨年の2011年度と比較しながら分析してみました。iPhoneアプリビジネスを展開する方の、お役にたてれば幸いです。 １．売上トップデベロッパーのランキング まずは、今年１年で、どこの会社がiPhoneアプリで稼いだのか？という視点で分析してみました。 売上Best100のアプリの提供元会社をカウントした結果。ランクインしているアプリを一番保有している会社はGREEさんでした。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://www.ipsj-kyushu.jp/page/ronbun/hinokuni/1001/C-3/C-3-1.pdf