セミナー概要
本ウェビナーでは、k-umeyamaという革新的なクラスタリング手法に焦点を当て、既存手法と比較したときの、その精度の高さを実証します。
k-umeyamaは、データ分析における新たな可能性を切り拓く手法で、データの相関性を排除せずに、高度なクラスタリングを実現します。
また、シグモイド関数を活用してシード選択過程を改良し、データ分類の精度を向上させました。
本ウェビナーでは、Pythonを用いて記述したk-umeyamaの挙動を確認し、高い成果が期待できる分野、課題を確認します。
●データサイエンティスト: データ分析の専門家、データサイエンスの実務家
●エンジニア：クラスタリング手法に関する知識を深めたいエンジニアや研究者
●マーケティング関係者：マーケティング戦略の最適化に興味を持つマーケッターや担当者
●アナリスト: データ分析を通じてビジネスの意思決定に貢献したいアナリストや経営者
※Pythonでの開発や実装経験がある方であれば、より理解が深まります
k-umeyamaは、データ分析における新たな可能性を切り拓く手法で、データの相関性を排除せずに、高度なクラスタリングを実現します。
また、シグモイド関数を活用してシード選択過程を改良し、データ分類の精度を向上させました。
本ウェビナーでは、Pythonを用いて記述したk-umeyamaの挙動を確認し、高い成果が期待できる分野、課題を確認します。
このような方にオススメです！
＜データ分析や機械学習に興味を持つ、以下の対象者向けです＞
●データサイエンティスト: データ分析の専門家、データサイエンスの実務家
●エンジニア：クラスタリング手法に関する知識を深めたいエンジニアや研究者
●マーケティング関係者：マーケティング戦略の最適化に興味を持つマーケッターや担当者
●アナリスト: データ分析を通じてビジネスの意思決定に貢献したいアナリストや経営者
※Pythonでの開発や実装経験がある方であれば、より理解が深まります
プログラム
| 内容 | 1.イントロダクション、本日のアジェンダ 2.k-umeyamaの概要と特徴の紹介 3.標準的な非階層型クラスタリング手法の課題と問題点の解説 4. 上記に対するk-umeyamaの改善点 5. Pythonを用いたk-umeyamaの挙動の確認 6. クラスタリング精度テストの結果と高い成果が期待できる分野、課題 7. 質疑応答セッション（参加者からの質問への回答） 8. クロージングと参加者へのリソース提供
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講演者
講演者
株式会社クロス・マーケティング 取締役
リサーチ・ソリューション本部副本部長
梅山貴彦
日本マーケティング・リサーチ協会（JMRA）リサーチ・イノベーション委員会委員長マーケティングリサーチ歴20年以上。日本行動計量学会所属。
クロス・マーケティング社リサーチ部門の部門長を務めつつ、Pythonを用いた分析手法の開発も主導する。
リサーチにおいては、IT分野、EC、消費財、自動車等の業界を広範囲に担当。
各種の多変量解析に精通し、購買行動モデルの構築等を通じて、多数のクライアントの意思決定に貢献している。
司会者
株式会社クロス・マーケティング
リサーチ・ソリューション本部RDX推進部マネージャー
水原 亮
マーケティングリサーチ歴15年。
通信、IT、エンタメを中心としたマーケティングリサーチ以外にも、行政案件、学術調査等の社会調査に広く精通。
リサーチ実務以外で、新規サービス開発や100万人規模のリサーチパネルの改善・運用・品質管理の担当経験あり。
現在は、社内のDX推進担当。
日程
| 開催日時 | 2023/11/02 14:00-15:00 |
|---|---|
| 参加費 | 無料 （※事前登録制） |
| 定員 | オンライン開催のため定員はなし お申し込み締切 当日10時 |
| 注意事項 | 同業企業の参加についてはご遠慮いただいております。 お申し込みを頂いてもお断りのご連絡をさせて頂くことがございますので、 そちら予めご了承ください。 |
| 会場 | 本セミナーは「動画配信」での開催となります。視聴URL等の詳細につきましてはお申し込み後、後日ご連絡いたします。 |
個人情報の取り扱い
個人情報の取り扱いについては下記をご一読いただき、お申し込みをお願いいたします。
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