第57回 データマイニング+WEB＠東京 ービジネス活用 祭りー を開催します
KOMIYA Atsushi
データマイニング+WEB＠東京 (TokyoWebmining)
運営事務局の小宮 (@komiya_atsushi) です。
10/29 (土) に「第57回 データマイニング+WEB＠東京」 を開催します。
今回は『ビジネス活用 祭り』です。
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AGENDA:
1.「TVision Insights - TV視聴行動データ解析 最新ケーススタディ」(講師: @shkali )
(UST:非公開、 資料:一部公開)
半年ぶりのTVISION INSIGHTSのテレビ視聴質データです。
前回と同じように、方法論は他の諸賢に任せ、もぎたてのデータから見えてきたことをお見せし、みなさんの「こういう分析がしたい」という想像の空間を広げることができればと思います。
わりとデータのカバレッジが広がってきました。
参考文献：
- TVision Insights : www.tvisioninsights.co.jp
-「CMを科学する」横山隆治
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2.「計量経済学と機械学習の交差点徹底入門」(講師: @housecat442 )
(UST:公開、 資料:公開)
近年経済学において機械学習の存在感が増してきています。特に米国のwebサービス関連の企業では既存の計量経済学の手法が機械学習によって改善されており、「大量にデータがある状態での因果推論モデルの提案」と「予測精度を担保しつつ因果関係を示せるモデルの提案」の二つにおいて進歩を出しつつあります。今回の発表では主にSusan Atheyの発表している研究内容を踏襲しながら、この分野への入門を行います。
参考文献：
- Machine Learning and Econometrics
https://web.stanford.edu/class/ee380/Abstracts/140129-slides-Machine-Learning-and-Econometrics.pdf
- Machine Learning Methods for Causal Effects
http://www.nasonline.org/programs/sackler-colloquia/documents/athey.pdf
- Prediction Policy Problems
https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/aer15-prediction.pdf
- Recursive Partitioning for Heterogeneous Causal Effects
https://arxiv.org/abs/1504.01132
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3.「金融機関におけるデータ活用徹底入門」(講師: @MOTOGRILL )
(UST:一部公開、 資料:一部公開)
近年のビッグデータ・AIブームのおかげで、大手ベンダーからベンチャー企業まで様々なデータ分析技術が提供されています。一方、銀行を中心とする伝統的な金融機関はデータを持ってはいますが、データ分析技術の専門家は少なく、活用が遅れている分野も多く残っています。このミスマッチを解消すべく、分析技術を持った方々に、金融機関にあるデータと課題、すでに取り組んでいる事を知って頂くことで、金融サービスの向上に協力して頂ければと思います。
参考文献：
- 「信用リスク評価の数理モデル」木島正明
https://www.amazon.co.jp/dp/4254275080/
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今回も発表時間と同等の議論時間をとり、双方向の進行を行います。
今回はいつもよりさらに深く議論できるよう、発表本数を絞り１トピックあたりの時間を増やしています。
みなさんぜひご参加下さい。みなでたっぷり議論しましょう。
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■会場参加 募集：
詳細タイムテーブル確定し次第、詳細アナウンスします。
今回も登録ページ作成し、広く公平に先着順で募集を行います。
■会場参加枠 確保：
今回の第 57 回開催でも、
・第 54 回開催以降の連続開催での講師陣へ、会場参加の共通参加枠を用意します。
・今後の開催で講師日程が確定されている方へも、共通参加枠を用意します。
上記、講師枠での会場参加希望の方は、
10/17 (月) 10時までに、Twitter:@yanaoki @TokyoWebmining 宛に、ご連絡下さい。
Koichi Hamada
明日10/18(火) 夜、会場参加募集を開始します。
募集に関し、今回も広く公平に先着順で募集します。
みなさんぜひ。
hamadakoichi
2016年10月14日 19:26 KOMIYA Atsushi <komiya....@gmail.com>:
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