第８回データマイニング+WEB＠東京参加者の声・改善策・次回開催情報

表記
1. 決定事項
今後も継続したい良かった点
1. 事前
2. 進行
  1. 自己紹介・ホワイトボードがよかった。各メンバーのバックグラウンドが分かりよかった。前に出る形もよかった。
  2. タイマーがなる進行も第一歩としてよかった。
    1. ２
  3. 質疑応答・議論を重視した双方向の進行がよかった（理論、実務メンバー、各方面のメンバーがいた）
    1. ５
3. フィードバック
4. 内容構成
  1. ソーシャルアプリ解析の発表がよかった。
  2. 初心者にも分かりやすい内容が含まれよかった
    1. ２
  3. 理論、実践、金融と広い分野の内容構成でよかった。
    1. ３
  4. 新しい内容を知ることができよかった(DBなど）
  5. 頑張っている皆を見て、モチベーションがあがった
次回への期待改善アクションアイテム
1. 事前告知
  1. 開始時間を事前に含め、アナウンスする（濱田、箭内）
    1. ２
  2. 開始時刻を午後にできないか
2. 進行
  1. 時間が押してしまうので、発表タイトルを絞る
  2. おやつがあるといい。休憩中に集まり小話が出来る場所。（濱田、箭内）
  3. 参加どうしのコミュニケーションが活発になる席配置
  4. ポインターがあるとよい（箭内）
  5. 浜田さんの発表を最後に(時間調整用)
  6. プロジェクターを追加し、ツイートを表示する（中村）
  7. 終了時間が押さないようする（箭内）
  8. 時間が長く集中力が持たない
3. 構成
  1. 理論的な話をもっと聞きたい
  2. 一人の発表時間を増やす。事前の告知時間の制度をあげる（箭内）
  3. 課題がある、ケーススタディをやりたい。ニフティさんデータ提供（中村）
  4. 手ごろなAPIでまわす話題があってもよいと思う
4. 集合
5. 事後
第９回開催
1. 開催日程
  1. １月第２、３週の週末
2. AGENDA(仮)
  1. Mahout 0.4/大規模解析
    1. @hamadakoichi
      1. Apache Mahout 0.4 Clustering活用編あたり
    2. @yanaoki
      1. Apache Mahout 0.4 Complementary Naive Bayes
    3. yamaz
      1. スケーラブルな広告集計システム最前線
  2. 自然言語処理
    1. shuyo
      1. はじめてでもわかる　機械学習全体像入門
    2. super_rt
      1. Mecab以外の形態素解析 – 新たなわかち書き機能を実装してみた-(発表15分＋議論15分)
  3. クオンツ
    1. rinzo_rinrin
      1. 賃料相場のデータマイニング(発表20分＋議論20分)
    2. yokkuns
      1. ペアトレードを実装してみた(発表10分＋議論10分)
  4. ソーシャル
    1. komiya_atsushi
      1. ソーシャルグラフのクラスタリング
    2. doryokujin
      1. 統計変数(GINI変数など)ごとの有用なデータ特徴と分析評価の視点、および、GraphDB詳細
3. 候補
  1. 検討中
    1. @karubi
      1. Mahout 関連
    2. ビジネス
      1. Nikoris
        過去４５年のイノベーションのデータマイニング
    3. 分析
      1. @otanet
        WEB解析と意思決定－統計的有意差の観点から－
    4. 金融
      1. actuaryjp
        アクチュアリーのデーマイニング（検討中）
    5. セマンティックウェブ
      1. ohsada
        セマンティックウェブ最前線（仮）
    6. 検索
      1. nokuno
        テキストマイニング系（調整中）
      2. nkns165
        お店探索の技術（検討中）
    7. 機械学習
      1. okamog
        GA系、3D-CAD/CAM系で何か（検討中）
    8. 解析
      1. fuzzy.shere
        実空間における行動ログ解析（調整中）
      2. suzuyama
        Web視聴とアクセスログ解析
  2. １０回予定
    1. kimuras
      1. テキストマイニング、大規模解析系
    2. tsubosaka
      1. 自然言語処理系
    3. y2nd
      1. テキストマイニング
    4. hiroyuki_haga
      1. GPUによるマーケティングのデータマイニング
    5. shumei
      1. Demand 時系列モデル
    6. m_okuda
      1. web解析とインキュベーション
    7. ikuma
      1. 複雑ネットワーク理論のレコメンドでの活用
    8. @yanaoki
      1. Mahout in Action日本語版を書いてみた -Mahout 0.4 の最新実装とMapreduce アルゴリズム-
      2. データマイニングのベストプラクティスとデータに戻った試行錯誤－
  3. 第１０回以降
    1. s1_
      1. 検索
    2. s_iida
      1. Hadoop 系
    3. supistar
      1. データマイニング初心者が作るツイッターフォローレコメンデーション
    4. @nakamuu_m
    5. birdseye99さん
      1. データマイニングの実ビジネス適用
  4. 第７回・第６回・５回から繰越し
    1. 広告祭り
      1. mminoru
        クリエイティブ広告最適化: ディスカッション(要調整)
        USTなし枠
    2. @ixixi
      1. 「Hadoop活用事例」
    3. @y2nd
      1. テキストマイニング系
    4. @shinobon724
      1. 「搬送業界におけるデータマイニングと機械加工への展開」
    5. shun0102
      1. Hadoop研究最前線
    6. @TAKATORA
      1. ｘｘｘ喫茶のデータマイニング
    7. @minamishinji
      1. Twitter API入門
    8. @muddydixon
4. ※講師募集中です
  1. 応募連絡先
    1. @hamadakoichi (Twitter)へ