スライド |
時間 |
タイトル |
 |
00:
00:
00 |
アナリティクスの応用事例 |
 |
00:
00:
44 |
デジタル化社会の発展とアナリティクスの可能性 |
 |
00:
01:
36 |
ゲストプロフィール |
 |
00:
02:
55 |
AGENDA(講師紹介) |
 |
00:
03:
00 |
講師 |
 |
00:
04:
01 |
データマイニング+WEB@東京(TokyoWebmining) |
 |
00:
04:
35 |
技術資料公開 |
 |
00:
04:
52 |
理論物理 |
 |
00:
05:
12 |
ダンス |
 |
00:
05:
50 |
活動(1) |
 |
00:
05:
58 |
活動(2) |
 |
00:
07:
04 |
AGENDA(DeNAのサービス・データ規模) |
 |
00:
07:
12 |
DeNAの事業ポートフォリオ |
 |
00:
08:
18 |
AGENDA(ポテンシャル) |
 |
00:
08:
23 |
Mobageの1日あたりのユーザアクション数? |
 |
00:
09:
18 |
Mobageの1日あたりのログデータ量? |
 |
00:
09:
39 |
ソーシャルゲームプラットフォーム mobage |
 |
00:
09:
46 |
1日35億超の行動情報 |
 |
00:
10:
11 |
何の数値? |
 |
00:
10:
17 |
効果規模例 |
 |
00:
12:
45 |
パーソナルレコメンデーション例 |
 |
00:
13:
00 |
データマイニング・機械学習 |
 |
00:
13:
09 |
本日は |
 |
00:
13:
32 |
AGENDA() |
 |
00:
13:
39 |
データマイニング活用によるサービス洗練(1) |
 |
00:
13:
54 |
データマイニング活用によるサービス洗練(2) |
 |
00:
15:
01 |
データマイニング活用によるサービス洗練(3) |
 |
00:
15:
35 |
データマイニング活用によるサービス洗練(4) |
 |
00:
16:
07 |
AGENDA(ユーザ体験を考え抜く・挑戦する) |
 |
00:
16:
12 |
体験提供 |
 |
00:
16:
24 |
User・Developer・PFに提供する価値 |
 |
00:
17:
07 |
提供(1) |
 |
00:
17:
31 |
提供(2) |
 |
00:
18:
21 |
活動例:パーソナルレコメンデーション |
 |
00:
19:
51 |
提供体験例(1) |
 |
00:
20:
26 |
提供体験例(2) |
 |
00:
20:
48 |
提供体験例(3) |
 |
00:
21:
00 |
提供体験例(4) |
 |
00:
21:
10 |
提供体験例(5) |
 |
00:
21:
15 |
提供体験例(6) |
 |
00:
21:
25 |
提供体験例(7) |
 |
00:
21:
50 |
解決した課題 |
 |
00:
21:
53 |
解決する課題(1) |
 |
00:
22:
20 |
解決する課題(2) |
 |
00:
22:
54 |
課題解決 |
 |
00:
23:
37 |
確率ネットワーク:Bayesian Network |
 |
00:
24:
52 |
処理概要 |
 |
00:
27:
42 |
AGENDA(データマイニング活用のための組織設計) |
 |
00:
28:
05 |
組織設計で重要なこと |
 |
00:
31:
17 |
組織設計のトライ:解題と解決 |
 |
00:
34:
23 |
AGENDA(大規模データマイニング基盤技術) |
 |
00:
34:
37 |
データマイニング・機械学習活用し楽しんでもらえるサービスをつくる |
 |
00:
34:
47 |
提供したいのは新たな価値ある体験・サービス |
 |
00:
37:
48 |
データマイニング・機械学習活用したサービス開発 |
 |
00:
38:
02 |
分析 |
 |
00:
39:
02 |
ユーザ体験設計・サービス設計(1) |
 |
00:
39:
48 |
ユーザ体験設計・サービス設計(2) |
 |
00:
39:
53 |
ユーザ体験設計・サービス設計(3) |
 |
00:
40:
01 |
洗練サイクル設計・ログ設計・連携データ設計(1) |
 |
00:
40:
30 |
洗練サイクル設計・ログ設計・連携データ設計(2) |
 |
00:
42:
14 |
分散アルゴリズム設計(1) |
 |
00:
43:
19 |
分散アルゴリズム設計(2) |
 |
00:
43:
29 |
分散アルゴリズム実装(1) |
 |
00:
43:
47 |
分散アルゴリズム実装(2) |
 |
00:
44:
34 |
分散アルゴリズム実装(3) |
 |
00:
44:
42 |
データマイニング・機械学習活用したサービス開発 |
 |
00:
44:
58 |
AGENDA(大規模データマイニング基盤技術) |
 |
00:
45:
17 |
Hadoopを用いた大規模データマイニング基盤 |
 |
00:
45:
25 |
Hadoop |
 |
00:
45:
52 |
Hadoopの主な利用企業 |
 |
00:
46:
03 |
分散ファイルシステム:HDFS(1) |
 |
00:
46:
39 |
分散ファイルシステム:HDFS(2) |
 |
00:
46:
52 |
分散処理フレームワーク:MapReduce |
 |
00:
48:
12 |
大規模データマイニング基盤構成 |
 |
00:
48:
22 |
大規模データマイニング基盤構成(1) |
 |
00:
48:
29 |
大規模データマイニング基盤構成(2) |
 |
00:
48:
36 |
大規模データマイニング基盤構成(3) |
 |
00:
48:
42 |
大規模データマイニング基盤構成(4) |
 |
00:
48:
55 |
大規模データマイニング基盤構成(5) |
 |
00:
49:
15 |
大規模データマイニング基盤構成(6) |
 |
00:
49:
44 |
大規模データマイニング基盤構成(7) |
 |
00:
50:
10 |
大規模データマイニング基盤構成(8) |
 |
00:
50:
27 |
大規模データマイニング基盤構成(9) |
 |
00:
50:
58 |
大規模データマイニング基盤構成(10) |
 |
00:
51:
22 |
大規模データマイニング基盤構成(11) |
 |
00:
51:
44 |
大規模データマイニング基盤構成(12) |
 |
00:
51:
57 |
大規模データマイニング基盤構成(13) |
 |
00:
52:
19 |
大規模データマイニング基盤構成(14) |
 |
00:
52:
47 |
大規模データマイニング基盤構成(15) |
 |
00:
53:
02 |
大規模データマイニング基盤構成(16) |
 |
00:
55:
39 |
楽しさのマイニング |
 |
00:
55:
55 |
適切な情報・サービス提供 |
 |
00:
56:
12 |
大規模データマイニング活用したサービス開発 |
 |
00:
56:
35 |
大規模データマイニング基盤 |
 |
00:
57:
15 |
世界展開 |
 |
00:
57:
29 |
世界中の人々へ(1) |
 |
00:
57:
43 |
世界中の人々へ(2) |
 |
00:
57:
58 |
データマイニング・機械学習 |
 |
00:
58:
02 |
新たな価値あるサービス提供の挑戦 |
 |
00:
58:
10 |
今後ぜひみなさんも、データマイニング活用した新たな価値提供の挑戦を |