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- 1. 2011年 X.R 活動報告 Tokyo.R @yokkuns Nagoya.R @sakaue Hiroshima.R @sakaue Osaka.R @langstat Tsukuba.R @wakuteka kashiwa.R @tsutatsuta 2011年11月28日月曜日
- 2. AGENDA ? Tokyo.R ? Nagoya.R & Hiroshima.R ? Osaka.R ? Tsukuba.R ? Kashiwa.R 2011年11月28日月曜日
- 3. Tokyo.R 主催者 @yokkuns 2011年11月28日月曜日
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- 5. Tokyo.R AGENDA ? 自己紹介 ? 2011年のTokyo.R 2011年11月28日月曜日
- 6. 里 洋平 ? ID : @yokkuns ? 名前 : 里 洋平 ? 職業 : データマイニング エンジニア 2011年11月28日月曜日
- 9. 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
- 10. 活動例（抜粋）: Time Series Analysis Anomaly detection 新しいデータと過去時系列モデルの乖離から異常検出 8000.0000 異常スコア推移 3.0000 モデル構築 異常値 ◇例 : ARIMAモデル 2.2500 5970.7500 1.5000 0.7500 3941.5000 0 異常スコアの算出 -0.7500 ◇例 : 対数損失 1912.2500 -1.5000 -2.2500 -117.0000 -3.0000 t 4/ 週 4/ 1 週 4/ 8 週 5/ 週 2週 5/ 週 5/ 6 週 5/ 3 週 6/ 週 6/ 週 6/ 3 週 6/ 0 週 7/ 週 7/ 週 7/ 1 週 7/ 週 週 4 25 9 30 6 27 4 18 25 4/ 1 1 5/ 1 2 1 2 1 86 2011年11月28日月曜日
- 11. 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
- 12. Tokyo.R AGENDA ? 自己紹介 ? 2011年のTokyo.R 2011年11月28日月曜日
- 13. 罢辞办测辞.搁とは ◆ 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
- 14. 参加人数推移 参加 人数 キャンセル 開催日 2011年11月28日月曜日
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- 20. 告知日と参加人数 下半期は パッケージ本 1週間前に告知すれば 著者サイン会 60名水準？ 参加人数 上半期 告知日から開催日までの日数 2011年11月28日月曜日
- 21. 発表テーマ ? テキスト: 搁によるデータサイエンス ? 金融?时系列解析 ? 计量経済?マーケティング ? 机械学习?最适化 ? パターン认识 ? テキストマイニング ? 异常検知 ? 大规模データ?高速化 ? その他いろいろ 2011年11月28日月曜日
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