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Japan r2 lt_yokkuns
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- 7. 活動例（抜粋）: Time Series Analysis Anomaly detection 複数時系列から異常な振る舞いを検知する C A 時系列のモデリング 複数時系列の异常検知 B 時系列A 時系列A 異常な振る舞い 時系列B 時系列C 時系列B 時系列C 異常な振る舞いの時系列を検出 例1:トラフィック异常検知 例2:CM効果のノイズ除去 トラフィックA ケースA CM効果 トラフィックB ケースB トラフィックC 調査 ケースC 異常な振る舞いをしている 異常な振る舞いをしているケースを トラフィックの原因を調査する 除外して、CMの効果を算出する 85 2011年11月28日月曜日
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- 9. 活動例（抜粋）: Time Series Analysis TV Commercial Effects 時系列的な振る舞いの特徴から各KPIへのCMの影響度を算出 イベン CM時系列 ト 新規 登録 CM ARPPU ARPU 各KPIの時系列 その他 外部 継続率 要因 ケース 87 2011年11月28日月曜日
- 10. Tokyo.R 主催 ◆ 数少ない社会人中心のRコミュニティ ◆ 2010年に設立し、現在第19回まで開催 ◆ 様々な業種?職種の方が参加 2011年11月28日月曜日
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