杜氏のいない蔵元が示した「データ分析さえすれば職人の技を職人抜きでも再現できる」という事実の凄み（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014
Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014 大規模分散処理のフレームワークとしてGoogleが開発し、Hadoopに採用されて広く使われているMapReduce。しかしGoogleはもうMapReduceを使わず、より優れた処理系の「Google Cloud Dataflow」を使っていることが、Google I/O 2014の基調講演で明らかにされました。 GoogleのシニアバイスプレジデントUrs Hölzle氏は、「エクサバイトのスケールまで扱え、パイプライン処理を記述しやすく最適化もしてくれる。それにバッチもリアルタイム分析も同じコードで記述できる」と、Cloud Dataflowの特長を説明します。 Google I/Oの
ニコニコラム‐「けしからん」タグがつけられやすい動画は「アレ」
「けしからん」タグがつけられやすい動画は「アレ」 世界でいちばんダサいシリーズのナウさにバカウケ。 こんにちは、ぐらです。なんか「もっと個性を出していく方向で！」という指令がかかっているので、どんどん個人情報をさらしていきたいと思います。今日の昼ご飯はカロリーメイト（チョコレート味）でした。 さてさて、「ニコニコ動画データ分析研究発表会」なる発表会が開かれたそうですよ。 ・「膨大なデータを分析して見えてくること」ニコニコ動画データ分析研究発表会：CodeZine ニコニコ動画のありとあらゆるデータを分析し、「ニコニコ動画でどういうことが起きているのか！」「どうやってブームが生まれるのか！」的なことを発表する発表会だそうです。そのために、動画の再生データやら、コメント数やら、マイリスト数やらを集めたり、タグや動画の説明文を解析して分類したり、数式にあてはめたり、むしろ数式を作ったり、でもって
ニコニコ動画データ分析研究発表会の感想 - m-kawato@hatena_diary
ニコニコ動画データ分析研究発表会に参加してきました。せっかくなので、簡単に感想を書いておきます。 多くの発表に共通して動画のタグ情報を用いているほか、説明文中のリンクや、コメントのユーザID情報を使ったものがあった。コメントの文章については、まだ活用する余地が大きそう。動画ファイルそのものを分析対象にするのはさすがに厳しいかな… タグや動画、作者間の関連やその可視化の話は確かに面白いが、そこから何か有用な結果を得るために、もう少し何かが必要そうな感じ。 濱野さんの「Fluxonomy」(あるいはタグ戦争) の話は「鋭い！」という感じ。というか私はタグの編集は未経験のライトユーザですが… ほとんどの発表に共通して、データ取得 (連続取得制限とか) が課題である模様。livedoor clipと同様に、研究者向けにデータを提供するような仕組みができると良いなあ。 今回の発表では見当たらなかった
ニコ動のデータ分析研究発表会 - 小宮日記
http://nicovideo.g.hatena.ne.jp/Yoshikawa/20090126/1232902342 ニコ動関連の分析研究発表会がGLOCOM大学であった模様 http://d.hatena.ne.jp/tasukuchan/20090126/nicovideo_tag_kai2_analysis 未来検索ブラジルのSeena全文検索エンジン作ってる人の発表 会社で読んでいた記事は、各スライドにリンクがあったんだけど、 ブックマークしてなかったんで、検索したらスライドが見つからずに困りました 結局hotdocを検索して興味深かった「タグの階層関係」のスライド http://www.hotdocs.jp/file/178658 この中で、深さ優先探索を行っている 人工知能学会の知識データベース研究会から理論を持ってきているみたい タグの階層関係を木と考えて、接点と枝で考
ニコニコ動画データ分析発表会(1/25)に参加した - たけいの日記
昨日、六本木のGLOCOMで開かれた「ニコニコ動画データ分析発表会」という勉強会に参加しました。 ニコニコ動画は、 動画を見て、コメントして楽しむというテレビ視聴的な楽しみ方 動画を作って、アップして楽しむというクリエーター的な楽しみ方 がありますが、もう一つ、 そこに集まる人やデータを集めて、解析して、ニコ動の中のトレンドを知るという、マーケターのような楽しみ方もあります。 ランキング動画作成などはそうですね。 ほかにも、社会学的に、「インターネットコミュニティでの人々の集まり方は現実世界とどう違うんだろう」なんていうアプローチをするのもそうです。 主にそういうデータを集めて解析するということに興味を持った人が集まったのがこの勉強会。 まさに「ニコに関して頑張る」っていう人たちが集まった勉強会ですな すでに一日が経過して主だったエントリはでているので、内容についてはそこへのリンクを張るこ
「膨大なデータを分析して見えてくること」ニコニコ動画データ分析研究発表会
日本最大の動画投稿サービス「ニコニコ動画」は、動画上を流れるコメントや、自由に編集できるタグ機能といった特徴を持ち、単なる動画共有サービスにとどまらず、コミュニティサイトとしての側面も持つ。多くの人がアクセスする中で「アイドルマスター」「初音ミク（VOCALOID）」「東方プロジェクト」など、いろいろなムーブメントが生まれてきた。 今も毎日多くの動画が投稿されており、各動画は「再生数」「コメント数」「マイリスト数」などの情報がわかるようになっている。すでに投稿動画数は200万本を超えるが、これら膨大なデータを分析することで、どんな現象やコミュニケーションが起きているのかを明らかにしようとするのが今回の発表会の目的である。 分析する際の2つの障壁 独自にデータ収集が必要であること しかし、そもそもニコニコ動画自体はデータを分析しやすいように広く提供しているわけではない。1つ1つの動画の再生数
ニコニコ動画分析研究発表会 - end-of-scan
参加してきました。とりあえず、発表内容とQ&Aを。 てってってーP「アイドルマスター データマスターSP(仮)」 データマスターシリーズなど、ランキングデータ集計自動化のためのアイドルマスタータグ全データ取得について。 桃月Pは朝４時に起き、5時に取得というのを毎日やっていたらしいorz タグ検索で問題になるのはアクセス制限に引っかかること APIからの詳細データ取得。再生動画ページから削除理由取得。 現在投稿数は一日100件。月末火曜日DLC配信後は200件程度 Q. 一番たくさん動画をあげている人は何本くらい? (ただただしさん、ありがとうございます) A. 800本以上。でもクマがうたっているだけかも Q. 集計システムim@s以外でも使える？ A. Yes Q. 一番投稿数が少ない日は？ A. 去年年末メンテで上げられないときがすくなかった。2-30本。 そうそう、プレゼン資料には
ニコニコ動画のマイリス数・再生数・コメント数の分布を調べてみた - あまやどブログ
（1/26）Gsearchの作者さんが書いてくださった情報によると、マイリスト数、再生数、コメント数が少ないところのデータは妥当性が低そうということです。詳細は記事の最後に追記しました。 （1/24）このデータの妥当性がいまいち謎だよということと、同じようなことをしている記事の紹介を記事の最後に追記しました。 Gsearchというニコニコ動画検索サイトでマイリスト数・再生数・コメント数で動画を検索できるのを知り、これを使って全動画の分布グラフを書いたら面白いんじゃないかな、と思って、勉強がてらにRubyでスクリプトを書いて、2009-01-22の夜に取得しました（サーバに負担をかけすぎないように、取得ごとに5秒間隔を開けました）。さっそく結果を示します。縦軸ラベルにキャレットがあるのはご愛敬。 きれいな形になりました。このグラフの読み方を説明しますと、たとえばマイリス数（青）が横軸100、
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えろまんがけんきゅう（仮）【エロ表現における乳首残像の歴史】