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