[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] 創設の思い・目的・進行方針

データマイニング+WEB勉強会@東京第3回 Opening Talk 創設の思い・目的・進行方針 hamadakoichi 濱田晃一 2010/04/17

AGENDA ◆創設の思い・目的 ◆３つの進行方針 ◆声と改善 ◆より有意義な場へ ◆本日のタイムテーブル

データマイニング+WEB勉強会＠東京思い 4

データマイニング+WEB勉強会＠東京思い蓄積データを活用し 5

データマイニング+WEB勉強会＠東京思い蓄積データを活用し継続的に活動進化できる世界を作りたい 6

データマイニング+WEB勉強会＠東京ひとりでは世界は創れない 7

データマイニング+WEB勉強会＠東京みんなの協力が必要 8

データマイニング+WEB勉強会＠東京蓄積データを有効活用したい人が 9

データマイニング+WEB勉強会＠東京蓄積データを有効活用したい人がそれを実現できるようにしたい 10

データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニング+WEB勉強会＠東京 (#TokyoWebmining) 始めました 11

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京 12

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ 13

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング最適解探索アルゴリズム 14

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング対応分析時系列分析回帰分析クラスター分析判別分析主成分分析因子分析カーネル法樹木モデルニューラルネットワークサポートベクターマシン … 最適解探索アルゴリズム 15

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析はてな Web Service 判別分析主成分分析因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) Bookmark/Graph/Keyword, カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) FinancePortfolioData, ニューラルネットワークサポートベクターマシン … … 最適解探索アルゴリズム 16

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析はてな Web Service 判別分析主成分分析因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) Bookmark/Graph/Keyword, カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) FinancePortfolioData, ニューラルネットワークサポートベクターマシン … 免疫型最適化 Particle Swam … Memetic Ant Colony 遺伝的熱力学的シミュレーテドアニーリング力学モデルによる最適化タブーサーチグラフ … 最適解探索アルゴリズム 17

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京データマイニングの方法論を用い蓄積されたデータを有効活用していく方法を学ぶ統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析はてな Web Service 判別分析主成分分析因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) Bookmark/Graph/Keyword, カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) FinancePortfolioData, ニューラルネットワークサポートベクターマシン … 免疫型最適化 Particle Swam … Memetic Ant Colony 遺伝的熱力学的シミュレーテドアニーリング力学モデルによる最適化タブーサーチグラフ … 最適解探索アルゴリズム 18

目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京本日第３回のテーマ統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析時系列分析 Talk1 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析 Talk2 はてな Web Service 判別分析主成分分析因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) Bookmark/Graph/Keyword, Talk3 カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) FinancePortfolioData, ニューラルネットワークサポートベクターマシン Talk4 … 免疫型最適化 Particle Swam … Memetic Ant Colony 遺伝的熱力学的シミュレーテドアニーリング力学モデルによる最適化タブーサーチグラフ Talk5 … 最適解探索アルゴリズム 19

AGENDA ◆創設の思い・目的 ◆３つの進行方針 ◆声と改善 ◆より有意義な場へ ◆本日のタイムテーブル 20

データマイニング+WEB勉強会＠東京を 21

データマイニング+WEB勉強会＠東京を発表者・参加者にとってより有意義な場にしたい 22

データマイニング+WEB勉強会＠東京を発表者・参加者にとってより有意義な場にしたい３つの進行方針 23

３つの進行方針充分な時間を充て理解・議論を優先する１．充分な時間：各テーマごとにしっかり時間を充てる（浅く多くではなく、少ないテーマでも深く）２．理解：進行を急がない。分からないところはすぐ質問。講師・各メンバーからの返答で、みなで理解を深めることを優先する。３．議論：議論時間をしっかりとる。各分野の意見の共有、皆での発想・創造を優先する。全員でのフラットな議論。講師にとっても有意義な場となるようにする。 24

参加者の声のフィードバック・継続改善参加者の声から開催内容を改善しています参加者の感想・期待（第２回開催後） 26

参加者の声のフィードバック・継続改善参加者の声から開催内容を改善しています第２回参加者の声の要約第３回の改善アクション理論・基礎から理解できる内容がよ理論・基礎内容を入れる構成方針をかった。継続質問・議論を豊富にいれる進行がよ進行方法を継続かった。時間枠がもっと長いほうがよい。開催時間を２時間⇒５時間に延長内容を豊富にできる。各手法の応用例・実際の適用事例を知クラスタリングの実際の適用事例りたい。（マーケティングリサーチ、医療）に関するトークを２本構成 27

次回は今回よりより有意義な場にしたいみんなの声・改善提案が必要 31

会の最後に 32

会の最後に「感想」「今後の期待・改善提案」を伺いますね 33

会の最後に「感想」「今後の期待・改善提案」を伺いますね ※次回発表者も募集します 34

データマイニング+WEB勉強会発表者を募集しています連絡 Google Group： http://groups.google.com/group/webmining-tokyo Twitter ： http://twitter.com/hamadakoichi 35

３つの進行方針充分な時間を充て理解・議論を優先する１．充分な時間：各テーマごとにしっかり時間を充てる（浅く多くではなく、少ないテーマでも深く）２．理解：進行を急がない。分からないところはすぐ質問。講師・各メンバーからの返答で、みなで理解を深めることを優先する。３．議論：議論時間をしっかりとる。各分野の意見の共有、皆での発想・創造を優先する。全員でのフラットな議論。講師にとっても有意義な場となるようにする。 37

タイムテーブル：第３回データマイニング+WEB＠東京全員が充分な時間を充て相互理解を深められるように改善内容講師 Twitter Id Opening Talk (15分) @hamadakoichi 自己紹介 (25分) @hamadakoichi R言語によるクラスター分析 - 活用編 (90分) @hamadakoichi 休憩(10分) 市場細分化とクラスター分析 (30分) @bob3bob3 検診データへのクラスタリング適用例(30分) @dichika 休憩(10分) 機械学習入門 – SVMによる画像分類(60分) @yokkuns 休憩(10分) 参加者の声・発表者募集＋バファー (20分) @hamadakoichi 38

会の最後に「感想」「今後の期待・改善提案」を伺いますね ※次回発表者も募集します 39

http://d.hatena.ne.jp	244
http://www.slideshare.net	14
http://cptl.corp.yahoo.co.jp	2

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by Koichi Hamada on Apr 16, 2010

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