1.
データマイニング+WEB勉強会@東京
Opening Talk
創設の思い・目的・進行方針
hamadakoichi
濱田 晃一

2.
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

3.
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

4.
データマイニング+WEB勉強会＠東京
思い
4

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
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6.
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
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7.
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
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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
それを実現できるようにしたい
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9.
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
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10.
目的：データマイニング+WEB勉強会＠東京
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11.
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
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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
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
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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
Amazon Web Service
楽天 Web Service
Twitter API Recruit Web Service
Yahoo! Web Service
はてな Web Service
(Bookmark/Graph/Keyword,…)
Google Data API
(Calendar/Maps/BookSearch/
FinancePortfolioData,…)
…
最適解探索
アルゴリズム
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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
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,…)
カーネル法
Google Data API 樹木モデル
(Calendar/Maps/BookSearch/
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
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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,…)
カーネル法
Google Data API 樹木モデル
(Calendar/Maps/BookSearch/
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
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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,…)
カーネル法
Google Data API 樹木モデル
(Calendar/Maps/BookSearch/
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
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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
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18.
データマイニング+WEB勉強会＠東京を
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19.
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
19

20.
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
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21.
３つの進行方針
充分な時間を充て
理解・議論を優先する
21

22.
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）
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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。
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24.
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。
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25.
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。
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26.
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
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27.
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
次回開催の
改善アクション
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28.
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
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29.
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
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30.
会の最後に
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31.
会の最後に
「感想」「今後の期待・改善提案」
を伺いますね
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32.
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
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33.
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
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34.
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
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