第７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

今後も継続したい良かった点
1. 事前
  1. ATNDアナウンスが休日昼間の時間に行われ登録しやすくよかった
2. 進行
  1. 自己紹介で発言でき、参加者みんなの背景が理解できよかった
    1. ５
  2. 振り返りで発言でき、人との関係が深まる
    1. ２
  3. 双方向の進行で、活発に質問・議論ができよかった
  4. 会場の環境がよかった。無線LAN等。
    1. ２
  5. 発表をしたことにより、技術的なフィードバックをもらえよかった
    1. ２
  6. 繰越枠が魅力的でよい。
3. フィードバック
  1. 発表できよかった
4. 内容構成
  1. 新しい幅広い分野の内容を聞けてよかった
    1. ４
  2. 初心者でも分かりやすい内容構成でよかった
    1. ２
  3. 各トークが前回内容と独立で、初参加でも各トークが理解できよかった。
  4. 内容が具体例な実務の適用事例が分かりよかった（ログ解析、システム構成、ソーシャルアプリ）
    1. １１
次回への期待改善アクションアイテム
1. 事前告知
  1. 参考文献が事前に分かるとよい
2. 進行
  1. 自己紹介のときにマイクをまわすと、USTの人も聞けて良い (濱田、箭内）
    1. ２
  2. 発表資料が始まる前にアナウンスされていると、見ながら参加できてよい
  3. アルゴリズムだけ、インフラ・実装だけの話題があってもよいのでは。より多くの人が話しやすくなる。
  4. 技術要素の前提知識もトーク内に組み込まれていると、技術者じゃくても分かりさらによかった。 (NoSQLで今どんなものがあるか、など）
  5. 時間が押し、繰り越してしまった。
    1. 後ろは繰り越すかもしれないと、ATNDに記載する (濱田、箭内）
    2. 経過時間が分かるよう、発表が見える場所に時計を用意する（箭内）
  6. 後でまとめて質疑応答ではなく、双方にする。（箭内、濱田）
  7. 発表内容のレベルが事前に分かるとよい
  8. 大規模データでの話しを聞きたい。
    1. 実務事例で大規模での適用事例があるとよりよい
  9. 休憩をもっと取れるようにする（トイレ、買出し）
    1. 休憩をとるアルゴリズムを決める（濱田）
      1. ９０分１回休憩を入れる
  10. 自己紹介はマイクオフにすると、現行の自己紹介が言える（箭内）
3. 集合
4. 事後
第８回開催
1. 開催日程
  1. 11/14(日)
    1. 会場調整中
  2. ダメな日程
    1. PRML Revenge
      1. 11/6 (土)
    2. Tokyo.R
    3. TokyoWebminng
    4. tomiさん
      1. 10/30, 31厳しいかも
2. 発表内容
  1. 第７回からの繰越
    1. @otanet
      1. WEB解析と意思決定－統計的有意差の観点から－
    2. @tomoyoichi
      1. アクセスデータ収集と解析
    3. @hirosuke_asano
      1. セマンテックウェブとRDFDB
  2. mahout/Hadoop
    1. @hamadakoichi
      1. Mahout RadomForest詳細 Mahout他クラスタリングあたり
    2. @karubi
      1. Mahout-Frequent pattern Mining詳細
    3. @yanaoki
      1. Mahout の実装状況と機械学習のMapreduce アルゴリズム詳細（仮）ーMahout in Action を書いてみた！－
      2. Mahoutベイズ分類器２－ベストプラクティスとデータに戻った試行錯誤ー（仮）
    4. nokuno
      1. テキストマイニング系（調整中）
  3. 金融
    1. sugistat
      1. 予測モデルのつくり方ー金融業の事例ー
    2. actuaryjp
      1. アクチュアリーのデーマイニング（検討中）
  4. セマンティックウェブ
    1. ohsada
      1. セマンティックウェブ最前線（仮）
  5. ビジネス
    1. Nikoris
      1. 過去４５年のイノベーションのデータマイニング
  6. 機械学習
    1. @komiya_atsushi
      1. レコメンデーションのコールドスタートの解決法 -ランダムウォーク with リスターツ (発表 10分）
    2. @rinzo_rinrin
      1. 賃料相場のデータマイニング
    3. okamog
      1. GA系、3D-CAD/CAM系で何か（検討中）
  7. 解析
    1. doryokujin
      1. 明日から始めるデータ解析② －ソーシャルアプリの経営課題を解説する解析ー
    2. yokkuns
      1. ヘッジファンドのアルゴリズムを実装してみた（仮）
    3. fuzzy.shere
      1. 実空間における行動ログ解析（調整中）
    4. suzuyama
      1. Web視聴とアクセスログ解析
  8. 検索
    1. nkns165
      1. お店探索の技術（検討中）
  9. 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
  10. 第９回確定
    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
  11. 第９回以降
    1. @nakamuu_m
    2. birdseye99さん
      1. データマイニングの実ビジネス適用
3. ※講師募集中です
  1. 応募連絡先
    1. @hamadakoichi (Twitter)へ
表記
1. 決定事項