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第９回データマイニング+WEB＠東京 継続したい点・改善点・次回AGENDA

1. 次回への期待 改善アクションアイテム

   1. 事前

      1. 会場を早く抑える必要がある。

   2. 事前告知

      1. 内容・参考資料を告知し 事前準備できるようにする (濱田・各講師)

      2. 事前告知する、トークのアブストラクトを充実させる（濱田・各講師）

   3. 進行

      1. 開始時間に参加者が集まれるようにするために、 ・会場の開場時間もアナウンスする (箭内・濱田） ・迎えに行く時間をアナウンスする (40分、50分、など） (箭内・濱田)

         1. ３

      2. 活発な場にするために糖分補給するように、 ・お菓子・飲み物代の、アナウンス・おかしを置く (井上) ・18時以降は飲み食いしながら、進行できるようにする（井上） ・LT枠を用意する（井上・濱田）

         1. ４

      3. 開始時間を調整する

         1. 事前ランチミーティング（あんちべ）

      4. 外に出れる休憩時間を入れる

         1. ２

      5. UST画像をあげる(箭内・井上）

         1. ２

      6. より議論しやすい形の席配置にし、後ろの人の発言者も分かるように、 前の人の声が後ろの人にも届くようにする。

      7. 後ろの人の質問も聞こえるように、マイクを複数本置く

      8. Tweet内容を皆で広えるよう、Opening Talkで告知する。

      9. 質問者がIDを名乗り、ホワイトボードを見なくても誰かわかるようにする。

      10. 進行状況に応じ、各トークの開始予定時間をアナウンスする （箭内・井上・濱田）

      11. 遅刻をしない （参加者全員）

      12. 講師が定期的（数スライドおき）に、参加者に質問するよう Openning Talk アナウンスする (濱田)

      13. 同時に複数会場で進行し、より多くの人が参加できるようにする。

      14. より時間を充てられるように、合宿する

   4. 構成

   5. 集合

   6. 事後

2. 今後も継続したい 良かった点

   1. 事前

   2. 進行

      1. 余裕がある時間設定がよかった。

         1. ８

      2. 異分野のメンバーの話が聞け・議論でき良かった

         1. ５

         2. shuyoさん

         3. teramonagiさん

      3. しっかりした双方向の議論進行がよかった

         1. ８

      4. トーク構成がよかった

         1. ２

      5. 継続したテーマ

   3. フィードバック

   4. 内容構成

3. 第10回開催

   1. 開催日程

      1. ２月下旬・３月上旬開催

      2. 都合の悪い日程

         1. c_zさん

            1. ３月

   2. AGENDA

      1. 分散

         1. hamadakoichi

            1. Mahout MeanShift Clustering あたり

         2. mokjpn

            1. RでのMulti-Core 高速実行

         3. Shumei

            1. 売上時系列とクラスター分析

      2. 分析

         1. doryokujin

            1. 統計指標(GINI変数など)ごとの有用なデータ特徴と 分析評価の視点と、GraphDBの解析事例

      3. グラフ

         1. c_z

            1. 複雑系の解析と可視化(仮)

      4. 自然言語

         1. AntiBayesian

            1. ３分間でできるテキストマイニング

      5. クオンツ

         1. Ted__Henry

            1. モンテカルロシミュレーション関連

   3. 候補

      1. 検討中

         1. @karubi

            1. Mahout 関連

         2. 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

         3. 分析

            1. @otanet

               1. WEB解析と意思決定 －統計的有意差の観点から－

         4. 金融

            1. actuaryjp

               1. 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

               1. セマンティックウェブ最前線（仮）

         6. 検索

            1. nokuno

               1. テキストマイニング系（調整中）

            2. nkns165

               1. お店探索の技術（検討中）

         7. 機械学習

            1. okamog

               1. GA系、3D-CAD/CAM系で何か（検討中）

         8. 解析

            1. fuzzy.shere

               1. 実空間における行動ログ解析 （調整中）

            2. suzuyama

               1. 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

               1. クリエイティブ広告最適化: ディスカッション(要調整)

                  1. 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

      1. 応募連絡先

         1. @hamadakoichi (Twitter)へ

4. 表記

   1. 決定事項

1. フローティングトピック