(cache) 第46回データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 46th ) ー統計モデリング実活用祭りーを開催しました

2015-05-30

■[Webmining][勉強会] 第46回データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 46th ) ー統計 モデリング実活用祭りーを開催しました

2015/05/30 "第46回データマイニング+WEB ＠東京　( #TokyoWebmining 46th ) ー統計モデリング実活用祭りー" を開催しました。

会場提供し運営を手伝って下さった SmartNews 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 : tokyowebmining-65

参加者セキココ：第46回データマイニング+WEB ＠東京セキココ

(作成してくれた @komiya_atsushi さんに感謝）

以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA：

■Opening Talk：

O1.「データマイニング+WEB＠東京について」(15分)

講師：@hamadakoichi

オープニングトーク－創設の思い・目的・進行方針　－データマイニング+WEB勉強会＠東京 from Koichi Hamada

O2.「参加者全員自己紹介 (興味・活動)」(進行：@hamadakoichi) (75分)

※内容は上記ホワイトボード写真参照

1.「トピックモデルことはじめ」(講師: @yamano357 ) (発表:45分+議論:50分)

トピックモデルについて、ユニグラムモデル・混合ユニグラムモデルを通じて必要となる知識をまとめ、拡張に関しても説明します（主に参考書籍（1）をベースに）。また、可能であれば適用事例についても、ご紹介させていただきます。

参考文献：

[書籍]

[文献]

[サイト]

2. 「傾向スコアを使ったキャンペーン効果検証」 (講師: @obnym )(発表:20分+議論:25分)

傾向スコアを使ったキャンペーン効果検証V1 from Kazuya Obanayama

オンラインの世界では最早標準的になった様に見えるA/Bテスト(無作為化試験)ですが、オンラインの世界ではコストやポリシー的な理由で実施でき無い場合が多くあります。今回は、傾向スコアと言う値を用い、擬似的にA/Bテストをしたかの様な結果を求める方法をご紹介します。

参考文献：

調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合

17:00 - 18:05

3. 「"移動"にまつわるBIG DATAの応用事例と解析手法 ~ Bayesian Modeling を添えて ~」 (講師: @juju7ts )(発表:30分+議論:35分)

本発表では位置情報を活用したサービス事例及び解析手法について取り上げます。内容としては、私自身が学生時に研究で扱っていた"Probe-Car data"（車両の軌跡のデータ) の活用及び研究事例や、タクシー配車サービスである"Uber"で用いられているデータ活用事例に触れていきます。具体的に"Uber"では、配車時におけるユーザーの位置やその他の特徴量を用いて、ユーザーの目的地を予測し、配車の最適化を図っています。そこで用いられている"Bayesian Modeling"は、"Data Science"界隈でも非常に重要な手法の一つです。本発表においては、それら手法の基礎的な事項を踏まえながら、共に学習していきたいと思います。

参考文献：