PDFでupし直しました。 Webマーケティング・リレーセミナー 15 http://www.cb21.co.jp/seminar_events/relayseminar/15.html でお話した内容です。ただしオフレコで質疑でぶっちゃけた話の方が面白かったかもしれません(笑)が、それは会場参加者の皆さまだけの特典ということで。
![最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1d880463ebf714d9068c6b85dd2aa8cb2403501d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fcb21seminar130830tjo-130830193014-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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システム・サービスに関するログ・各種情報を取得する事により、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニングのみならず、ビジネス上の成果の確認、UIの改善等にも役立ちます。ただ、闇雲に情報を取得しても、効果は上がらず労力ばかりがかかってしまいます。本記事ではログ・メトリクスの収集の目的を明らかにし、その為に必要な点を実例を挙げながら説明していきます。 「ログ」取得の目的 Retty開発担当の鹿島です。Webサービスに限らず、ITのシステムを運用していれば、何らかの形で「ログ」の取得・保存をしている事かと思います。そもそも、それらは何のために保存されているのでしょうか。まずは、「ログ」を保存する目的を明らかにし、その観点から各種の「ログ」について見ていきたいと思います。 開発や運用経験のある方であれば、 「ログにxxxに関する情報が出ていれば、障害解決がスムーズなのに......」 とか、
Over the past year, I’ve seen a lot of startups, projects and tools that aim to bring fairly advanced analytic capabilities to programmers. Sometimes they do this by enabling simple scripts that result in powerful dashboards or processes, while other times they just deliver the data in an easy-to-consume manner with little work at all on the developer’s part. I think this is a meaningful trend. In
リクルート式Hadoopの使い方 - Presentation Transcript リクルート式Hadoopの使い方 株式会社リクルートMIT システム基盤推進室インフラソリューショングループ石川 信行 はじめに・・・ □名前 石川 信行 ( ground_beetle) □出身 福島県 いわき市 □経歴 ・2009年リクルート新卒入社 ・営業支援システムのコーダー(java)、DBAとして参加。 ・JavascriptのLibであるSenchaを用いたスマホサイト開発 ・現Hadoop推進担当 □趣味 ・外国産カブト虫飼育 ・スキューバダイビング ・海水魚飼育 リクルートの組織体制について 旅行C 営業 企画 自動車C 営業 企画 住宅C 営業 企画 MIT United 事業担当MIT 事業担当MIT 事業担当MIT ・マーケティング・分析チーム ・インフラ基盤チーム
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します(この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます!)。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
こんにちは、gumiの新居です。 先日10/24(月)、祝gumiStudy復活ということで、約11ヶ月ぶりのgumiStudy #9 【エンジニアカフェEvent×gumiStudy】ソーシャルゲームの解析を支える技術-MongoDB編- を、パソナテック様に会場をご提供頂き、開催致しました。 今回は、ドキュメント指向データベースで注目されているMongoDBをテーマとし、MongoDBの概要や弊社での導入事例などを発表して頂きました。 弊社からは、堀内、本間が発表させて頂きました。 ソーシャルゲーム業界の現状 弊社取締役CTOの堀内です。 ソーシャルゲーム業界の現状や弊社での取り組みについて、発表させて頂きました。 ソーシャルゲーム開発の概要や、膨大なトラフィック・膨大なログデータを扱うという技術的にも課題の多い領域で、チャレンジできる喜びや楽しさを説明して頂きました。 日々更新改善が
こんにちは。Treasure Data の古橋です^^; 先日の Treasure Data, Inc. 壮行会 で、イベントログ収集ツール fluent をリリースしました! Fluent event collector fluent は syslogd のようなツールで、イベントログの転送や集約をするためのコンパクトなツールです。 ただ syslogd とは異なり、ログメッセージに テキストではなく JSON オブジェクト を使います。また プラグインアーキテクチャ を採用しており、ログの入力元や出力先を簡単に追加できます。 Twitterでも話題沸騰中です:イベントログ収集ツール #fluent 周りの最近の話題 背景 「ログの解析」は、Webサービスの品質向上のために非常に重要です。Apacheのアクセスログだけに限らず、アプリケーションからユーザの性別や年齢などの詳しい情報を集め
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