Masanori TakanoSystem Engineer, Technology Researcher at CyberAgent, Inc.
野良ビッグデータへのお誘い
Masanori TakanoSystem Engineer, Technology Researcher at CyberAgent, Inc.
ブルーボトルコーヒーを位置情報データから見てみた─その1 | ウェブ電通報
電通「人の流れラボ」研究員の秋元です。サードウェーブコーヒーの流行にのっかり、ドリップコーヒーを楽しんでいるにわかコーヒーファンです。 サードウェーブコーヒーといえば、今年２月に東京都江東区の清澄白河に日本１号店をオープンした、ブルーボトルコーヒー。オーダーを受けてから豆をひき、目の前でドリップしてくれるこだわりの姿勢が人気を博しており、数時間待ちといわれる長い行列が話題になっていました。 今回から３回シリーズで、ブルーボトルコーヒー清澄白河店の集客状況を、携帯電話の位置情報ビッグデータを活用して見てみようと思います。 本シリーズは、「コーヒー3.0」を連載中のNewsPicksさんと共同で作成しました。NewsPicksさんの関連記事は、こちらからご覧ください。 【スライドで見るデータ】ブルーボトルはどこから人を集めたのか？ https://newspicks.com/news/1036
「幸せは加速度センサで測れる」：日経ビジネスオンライン
矢野：そうですか。 店舗の中で、居場所と体の動きを検知できるセンサを従業員が身に着けて、来店したお客様にも買い物の間だけ身に着けてもらい、毎秒20回ずつひたすらデータを取り続けるわけですが、それを解析した人工知能コンピュータがすごく意外な影響要因をはじき出した。 店内のいくつかの「ある特定の場所」に従業員が「いる」だけで顧客単価が向上するというんですね。そこでの滞在時間を1.7倍にしただけで顧客単価が15％も増えたとか。でもそれがどういう理由なのか言葉ではうまく説明できない。これは、具体的にはどういうことをコンピュータでやっているんですか。 矢野：ごく単純に言うと、1人のお客さんがいくらお金を使うかという売り上げというマクロな量に対して、影響を与えるかもしれない要因はものすごくたくさんあります。そのたくさんの要因の中で、影響がありそうな候補を何千個、何万個と自動で作り出し、かつそれらを絞り
「データ解析の伝道師」になるため、私が参考にした書籍5選【鈴木理恵子】 - エンジニアtype | 転職type
2014.08.14 スキル 業界で名の知れたプログラマーは、今年の上半期に何を学んでいたのか？ 「同業者が役に立ったものは、自分にも役に立つはず」という仮説を基に、彼らの学びlogから、2014年上半期の流れを振り返り、今後の動向を予想してみよう！ トレジャーデータ株式会社 ソリューションアーキテクト／エバンジェリスト 鈴木理恵子さん（@asyoulike007） 東京女子大学へ入学するも、好きなギター製作の道へ進もうと専門学校へ。卒業後は一転、IT業界に進み、プログラマーとなる。システム開発会社、名刺管理サービス会社を経て、ミクシィに入社。プラットフォーム開発に携わる。2013年12月、トレジャーデータに入社 新しい挑戦でより専門的な知識が必要に 2013年12月、ミクシィからトレジャーデータへ転職した鈴木さん。以来、ビッグデータの活用方法についてのセミナーや講演活動を行う一方、同社の
米国で使われつつある｢クレカ情報で健康状態を予想するシステム｣
えぇ、どういうこと？ 病院がクレジットカードの情報を元に、患者の健康状態を予想しているという話がります。なんだか、わけがわからず怖いような…。一体どういうことなのでしょう？ 病院の中には、消費者データ（クレジットカードを使ったショッピング情報やお店のポイント情報など）を大量に購入し、独自のアルゴリズムにあてはめて発病リスクのある人を割り出している所があります。BloombergBusinessweekによれば、ノースカロライナ州のCarolinas HealthCare Systemがこのプロジェクトを進めており、200万人ものメンバーの健康状態を調査しています。 例えば、喘息の患者がここにいるとします。病院はこのシステムを使うことで、この患者が救急車で運ばれてくる可能性を調査します。どれくらい頻繁に薬を買い足しているか、タバコを買っていないか、花粉の多い地域に住んでいないかなど、トラッキ
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方 - shakezoの日記
ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに
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