印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます SAS Institute Japanは11月11日、データ分析ソフトウェアの新版「SAS Visual Analytics 7.1」の国内提供を開始した。今回のアップデートでは、小規模なデータからビッグデータまで柔軟に対応できるというデータディスカバリ型のインメモリアナリティクスとして、大幅に改善されているという。 新版では、従来から提供されている時系列予測（シナリオ分析）機能を拡張した「ゴール分析」を搭載している。目標を設定すると、目標を達成するために取るべきアクションを示唆してくれる。例えば、売り上げや利益などの将来目標値を設定すると、この目標を達成するためには広告費や材料費などの要因データ値をどうすれば良いのか、どのようなアクシ

Criteoの研究者が語る、CTR予測とCVR予測　その仕組みと論文の紹介 | インターネット広告代理店で働くデータサイエンティストのブログ はじめまして！　内定者アルバイトの小笠原(@YAMITZKY)と申します。 初めてなので、簡単に自己紹介を。今は大学の４年生で、機械学習の手法を使って「Webサイトに自動でタグ付けを行う」というのを実現するような研究をしていました。 最近は「MLaPP」という機械学習の本を読んでいるので、輪読の機会があったら呼んでいただけると嬉しいです！ ---------------- 本日の話題は、CriteoのCTR予測、CVR予測についてです。 Criteoは世界中でリターゲティング広告を提供している企業で、日本でもレコメンドバナー市場を牽引しています。 第三者配信計測などでCriteo広告の分析をしてみると、ユーザーの購買行動の最後の一撃を与える役割（刈取

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<<　前のページへ戻る 最終更新日　：　2013.9.15 クラスター分析との応用 クラスタリング（clustering）とは「分類する」という意味であるが、少し表現を変えると「ある個体が特定のクラスターに所属するかどうかを判定する」ということであり、そのための統計解析手法がクラスター分析（cluster analysis）である。これまで説明してきた分散分析モデル、回帰モデル、主成分分析モデル、因子分析モデルなどはいずれにせよ　Y = X1 + X2 + ... + Xp　といった線形モデルとして表現することができた。これらは「ある説明変数によって目的変数を説明する（または予測する）」ということを表現していた。しかしクラスター分析は個体を分類するという観点での分析手法であり、いままでの手法とは目的が異なるものといえる。 なお冒頭の説明で「分類する」という表現と「判定する」という表現を用い

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2014/1/25 "第32回 データマイニング+WEB ＠東京　( #TokyoWebmining 32nd) −マーケティング最適化・最前線 祭り−"を開催しました。 第32回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 32nd) −マーケティング最適化・最前線 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 32nd 参加者セキココ：第32回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [T

コンビニの出店戦略の実態に関しては厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。データが手元にあるので、このドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。

よく見ている R-bloggers で R で changepoint パッケージを使ったコードが掲載されていた。（実際のサイトはこちら） 変化点検出は、これまでもいくつか書籍やブログ、R勉強会のTokyoRなどで紹介されている。 ・データマイニングによる異常検知　ChangeFinderが掲載されている山西さんの書籍 ・異常検知（変化点検出）のパッケージを作ってみた TokyoR主催者yokkunsさんの日記 ・隠れマルコフモデルで異常検知（R Advent Calendar2012） teramonagiさんのブログ（コードはこちら） changepoint パッケージは初めてだったので、ちょっとだけ試してみた。まずは inside-R にあったサンプルコードを実行。サンプルデータは正規分布の乱数です。 library(changepoint) # change in variance

2013/11/23 "第31回 データマイニング+WEB ＠東京　( #TokyoWebmining 31st) −大規模データ 活用・基盤・育成 祭り−"を開催しました。 第31回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 31st) −大規模データ 活用・基盤・育成 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 31st 参加者セキココ：第31回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた

久々の更新です。前々から注目していた『Data Mining and Statistics for Decision Making』が届きました。ちょっと読んだだけでも、ここ数年で一番の応用本だと感じました。単なる応用本ではなく、解析やデータマイニングがビジネスに利用されることを非常に強く意識されている内容です。 Data Mining and Statistics for Decision Making (Wiley Series in Computational Statistics) 作者: Stéphane Tufféry出版社/メーカー: Wiley発売日: 2011/04/18メディア: ハードカバー購入: 15人 クリック: 478回この商品を含むブログ (2件) を見る 見出しを読むだけでも素晴らしいのが分かります。おしゃれStatistics勉強会で使っている『Stati