「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
多変量解析の基礎知識：リサーチソリューション | マクロミル
アンケートの作り方｜5つの作成ステップやサービスの改善につなげるコツも解説 アンケートは顧客や消費者の率直な意見が得られるため、商品やサービスの質の向上や改善につなげられます。目的やターゲットなどに応じてアンケートを作り、回答の質を高める工夫を行いましょう。この記事では、アンケートの作成方法や回 […] エントリーコラム お客様アンケートで顧客満足度を上げるには？アンケートの手法や目的についても解説 お客様アンケートを実施すると、顧客満足度の向上や品質改善が期待できます。この記事では、顧客満足度を上げたい人のために、お客様アンケートのポイントや回答率を上げるための方法を解説します。顧客満足度の向上が期待できるお客様ア […] エントリーコラム
第30回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 30th)−機械学習活用・マーケティング 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2013/10/19 "第30回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) −機械学習活用・マーケティング 祭り−"を開催しました。 第30回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 30th) ー機械学習活用・マーケティング 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 30th 参加者セキココ：第30回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [
意外と見極めにくい「CVR向上に最も貢献する行動パターン」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
割とどこの現場でもやっている分析として「CVR向上に最も貢献する行動パターン」の同定・抽出というのがあると思うんですが、これって簡単なようで意外と難しいポイントがゴロゴロしてるんですよね。 例えばユーザー行動ログDBからソシャゲのイベントA, B, C...をやったかやらないかをフラグとしたテーブルを抽出し、CVのラベルとして「1週間以内に課金したorしない」*1みたいなのを与えて、 UserID Event A Event B Event C Event D ... CV 1001 1 0 1 1 ... Yes 1002 1 1 1 0 ... Yes ... ... ... ... ... ... ... 10X4 0 1 0 0 ... No 10X5 0 0 0 1 ... No ... ... ... ... ... ... ... というような生データ*2を得ているものとここ
「Mobageの大規模データマイニング」- #PRMU 2011 Big Data and Cloud で講演してきました - hamadakoichi blog
電子情報通信学会「パターン認識とメディア理解研究会 (PRMU: Pattern Recognition and Media Understanding)」＠幕張メッセ国際会議場 で招待講演をしてきました。 「Mobageの大規模データマイニング」に関して、話しています。 Large Scale Data Mining of the Mobage Service - #PRMU 2011 #Mahout #Hadoop View more presentations from Koichi Hamada 2900万人以上の登録会員をかかえるモバイルソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」では、１日20億超の行動情報が蓄積されています。これらの大規模行動データを対象に、データマイニング・機械学習の各種方法論を適用することにより、隠された法則を解明・より良い解を導出し、迅速なサービス洗
イベントログ収集ツール fluent リリース！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
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