機械での推薦とかいうクソの役にも立たない代物
今、小生はいわゆるデータマイニングなるものの研究をしているが、レコメンデーションなるクソみたいな分野が本当にクソすぎてクソ。 アマゾンの「これを買った人は〜」みたいなものを思い浮かべてくれればいい。何がクソって、評価手法がクソ。 「他の手法より私たちの手法はこんなに優れているよ」というのを何かしらの方法で示すのが評価なわけだが、その方法の主流は ある購入者の過去の購入履歴を見て、ある商品を買った人が次に買った商品をあてて、その精度を競うというもの。 つまり、 「購入者の特性から、ある商品Aを買ったら次は商品Bを買いそうだな。よし、実際に商品Bを買ったという履歴があるので精度100%！」 みたいなことをやるわけだ。 はぁぁぁあぁぁぁぁぁぁっぁぅぅぅうぅぅううっっっ！？？？？？？？？それお前の推薦がなくても買ったってことちゃうんかい！！！！！？？？？？お前の手法超いらねえええええええxじゃああ
『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）を書くに当たって気を付けたこと＆補足など（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
追記(2015/03/14) 第7章の決定木のところで取り上げた{mvpart}パッケージのサポートが切れ、CRANから削除されてしまったためinstall.packages関数ではインストールできなくなっています。現在のインストール方法を最後に追記しました。 追記(2014/09/18) 実はGoogleブックスで立ち読み可能です 拙著公式サポートページと相互リンクしています。サンプルデータと正誤表はこちらをご参照ください ということで、以下の通り拙著『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）が本日発売と相成りました（都内の大型書店では先週半ばから先行販売している模様です）。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ
データ分析ができないなら、ビッグデータを集めない方がいい 「日本企業はビッグデータの活用に向けて何が足りないのか」（前編） | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
2014年5月号の特集は「アナリティクス」。ビッグデータの収集から分析へとステージは移っているが、いまだ積極活用ができている日本企業はまだ少ない。2013年2月号『ビッグデータ競争元年』で日本におけるビッグデータ活用の課題を指摘した、マッキンゼーのポール・マクナーニ氏に、日本のアナリティクスの状況について話を伺った。全2回。 右へならえのポイント・プログラムが収益構造を傷める ――最近のビッグデータを取り巻く環境について、どう思われますか。 小売業界の話になりますが、ビッグデータ分析をしたいと思った時にデータを集めますよね。その時、よくあるのがポイントカードの発行です。ポイント・プログラムには、ポイントを付与することで顧客が頻繁に買い物をしてくれたり、多く買ってくれたりするようになるという直接的な効果と、そうやって蓄積したデータを活用することで品ぞろえを見直したり、価格戦略を考えたりできる
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