More Related Content
PPTX
Amebaソーシャルゲームにおけるr活用の体制と事例のご紹介 PPTX
PDF
PDF
PPTX
マイクロサービス入門(Spring fest 2017) PPTX
PDF
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016 PDF
ソーシャル系Webサービスのデータを用いた社会科学 資料 Similar to AmebaソーシャルゲームにおけるR活用の体制と事例のご紹介
PDF
ユーザー目線での課題早期発見!ユーザーの声はヒットへの第一歩 PDF
2025年夏学期に電気通信大学にて担当した「社会シミュレーション」集中講義の資料 PDF
PDF
ビッグデータを活用して、サービスを成長させる技術 先生:古賀 亘 PDF
PDF
Introduction to Multi Agent simulation PDF
PDF
PPTX
y2011m12d04 日本Androidの会 福井支部 第4回勉強会 PDF
ネットワーク科学で挑戦するゲームマーケティング改革 PDF
『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点- PPTX
PDF
Reinvent2017 recap-gaming-session-2 PPTX
PPTX
人工知能が拓くオンラインゲームの可能性 (AOGC 2007) PDF
【ソシャゲ鉄人化計画】スマホソーシャルゲーム市場の現状と実現体制 PPTX
PDF
PDF
デジタルゲームにおける人工知能のワークフローと導入フロー PDF
gumiStudy#1 ソーシャルアプリにおけるKVSの利用事例 More from cyberagent
PDF
WWW2019で見るモバイルコンピューティングの技術と動向 山本悠ニ PDF
Web フィルタリング最前線: 「「検閲回避」回避」 角田孝昭 PDF
WebにおけるHuman Dynamics 武内慎 PDF
PDF
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み PDF
継続的な開発スタイル AbemaTVのiOSアプリを週1でリリースしている話 PDF
PDF
AbemaTV レコメンド開発エンジニアによる RecSys 2018 参加レポート PDF
機械学習エンジニアを見せたAWSの再:発明とは? 〜re:Invent 2018 参加レポート〜 PPTX
インターネットテレビ局「AbemaTV」プロダクトの変遷 PDF
PDF
PDF
WWW2018 論文読み会 WebにおけるHuman Dynamics PDF
WWW2018 論文読み会 Web Search and Mining PDF
サイバーエージェントの機械学習エンジニアが体験したGoogle I/O 2018 PDF
ログ解析基盤におけるストリーム処理パイプラインについて PDF
Orion an integrated multimedia content moderation system for web services PDF
Orion an integrated multimedia content moderation system for web services PDF
「これ危ない設定じゃないでしょうか」とヒアリングするための仕組み @AWS Summit Tokyo 2018 PPTX
Recently uploaded
PDF
20260119_VIoTLT_vol22_kitazaki_v1___.pdf PDF
TomokaEdakawa_職種と講義の関係推定に基づく履修支援システムの基礎検討_HCI2026 PDF
アジャイル導入が止まる3つの壁 ─ 文化・他部門・組織プロセスをどう乗り越えるか PDF
ST2024_PM1_2_Case_study_of_local_newspaper_company.pdf PDF
Starlink Direct-to-Cell (D2C) 技術の概要と将来の展望 PDF
maisugimoto_曖昧さを含む仕様書の改善を目的としたアノテーション支援ツールの検討_HCI2025.pdf PDF
Team Topology Adaptive Organizational Design for Rapid Delivery of Valuable S... PDF
第21回 Gen AI 勉強会「NotebookLMで60ページ超の スライドを作成してみた」 AmebaソーシャルゲームにおけるR活用の体制と事例のご紹介
- 1.
- 2.
- 3.
自己紹介
• 高野雅典
• データマイニングエンジニア
•主な業務
– Amebaソーシャルゲームの分析
– ソシャゲ用BIシステムの設計・開発
– ちょっと前はソシャゲのフロントエンドエン
ジニア
• 得意/興味のある領域
– 複雑系科学・進化ゲーム理論
– R・データ解析
– JavaScript・データの可視化
2014/1/6
CyberAgent, Inc.
3
- 4.
- 5.
- 6.
- 7.
- 8.
分析手法
手法概要 – 決定木
•説明変数によって目的変数を分類するIF-THENルールを構成する手法
• 結果の解釈がしやすい
例: 花の分類
•
花のガク、花びらのサイズから花の種別を分類する問題
1
2
3
4
5
2014/1/6
ガクの長さ
5.5
6.2
6.9
4.5
7.6
ガクの幅
4.2
3.4
3.2
2.3
3
花びらの長
さ
1.4
5.4
5.7
1.3
6.6
花びらの幅
0.2
2.3
2.3
0.3
2.1
種別
setosa
virginica
virginica
setosa
virginica
【Rのソースコード】
library(rpart)
library(partykit)
t <- rpart(Species~., data = iris)
plot(as.party(t))
CyberAgent, Inc.
8
- 9.
- 10.
- 11.
- 12.
- 13.