D2Cグループは、認知拡大から販売促進、ロイヤルユーザー化まで、幅広い領域を対象としたソリューションを提供するデータマーケティングカンパニーです。あらゆる手段を駆使して「人を動かす、新しい瞬間」をプロデュースすることで、企業の課題を解決に導きます。
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ALBERTとスケールアウトは5月19日、両社が保有する分析、広告、CRMの各領域における技術を連係し、企業のデータマネジメントおよびデータドリブンマーケティングをトータルに支援する事業において業務提携することに合意したと発表した。 ALBERTは国内におけるプライベートDMPの黎明期から、独自開発の「smarticA!DMP(スマーティカディーエムピー)」を提供。同社のソリューションは、ビッグデータを活用した高度なCRMを実現したいと考える国内企業のニーズを網羅しており、蓄積されたビッグデータを自動解析するデータマイニングエンジンとオムニチャネルに対応したキャンペーンマネジメントシステムを搭載したプライベートDMPを、国内企業が導入しやすい形で独自開発して提供している。 スケールアウトは、精度の高いターゲティングや運用型広告に最適な「ScaleOutDSP」、さまざまなデータをベースにユ
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ブレインパッド、Mynd株式会社を子会社化 人工知能、機械学習、自然言語処理に関する技術基盤を強化し、 スマートフォンアプリ、ウェブでのサービス拡充と新規サービス開発へ 株式会社ブレインパッド（本社：東京都港区、代表取締役社長：草野 隆史、以下ブレインパッド）は、Mynd（マインド）株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：原 啓介、以下Mynd）の全株式を取得し、連結子会社とすることを決定いたしました。 今後、両社が保有する技術および事業資産を融合させることにより、IoT（*1）領域、マーケティング領域において重要となる、人工知能、機械学習（*2）、自然言語処理（*3）技術基盤の一層の強化を図り、サービスの拡充と同時に、スマートフォンアプリ、ウェブでのスピード感のある新規サービス開発を推進してまいります。 ブレインパッドは、大量データを使った予測・分析技術、最適化計算技術をベースに
Pentaho×ビッグデータ ビッグデータをサポートするPentaho統合ソリューション。 >>詳細をみる オクターバビュー NEWKSKによるPentaho用分析ビューワー >>詳細をみる
超高速な大規模データ解析を 実現するソフトウェアツール NYSOL makes it easier and faster to analyze big data. NYSOLver2.4.2 SOFTWARE LIST GitHub NYSOL Manual ※NYSOLは日本発のオープンソース（無料）です。 *NYSOL is open source software in Japan LICENSE 最新情報NEWS 2019.06.05 SOFTWARE NYSOLのDockerイメージ公開 2019.05.23 SOFTWARE nysol_pympiのインストールメモ 2018.09.20 INFORMATION WebbleバージョンのKIZUNAを公開しました。 Back Number NYSOLとはABOUT NYSOL 大規模データの解析に関する様々な大学やプロジェクトで
大阪ガス「ビジネスアナリシスセンター」は オージス総研の協力を得てガス事業に役立つ 様々なデータ分析をすすめています。 “大阪ガス「ビジネスアナリシスセンター」は、大阪ガスおよびグループ会社に対してデータ分析による課題解決支援を行う専門組織です。 ビジネス上の経営課題、業務課題を解決するため、単なる統計学的なスキルだけでなく適用対象である現場を理解するスキルも重視し、成果を上げ、各種メディアでも取り上げていただきました。 ビジネスアナリシスセンターはデータ分析をすすめるにあたり、オージス総研さんからデータ基盤の整備、分析基盤の整備、さらには大量なデータを使った分析の支援まで、IT周りに関しては一手に引き受けてもらっています。 ” 十年以上、大阪ガス・グループ企業のデータ分析を担い、現場で業務改善を支えてきた専門組織 統計解析、数理解析、シミュレーション、マイニングを用いた高度な分
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
本日、出版元の技術評論社(gihyo)様の公式サイトでオープンになりました。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング：書籍案内｜技術評論社 そして書影はまだ反映されていないようですが、Amazonでも予約受付が始まった模様です*1。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (3件) を見る ということで、僕が生まれて初めて執筆した書籍が恥ずかしながら8月22日（予定）に発売されることになりました。詳しくはgihyo様の公式サイトをご覧いただきたいのですが、このブログで唯一はてブ1000超えを達成したエントリ（Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くData Scientistのブ
最先端のニューラルネットワーク研究ではなく，Kohonenの（レベルの）SOMのデータマイニングへの応用（統計的応用）の基礎なら，それは90年代までにすべて研究し終わっていて，Viscoveryの製品になってしまっております．Viscoveryは，もう20年もの歴史を刻もうとしてしております． 今さらフィッシャーのアヤメのデータでアカデミックな議論をする必要はないのですが，久しぶりにそういう議論に巻き込まれていました．SOMを勉強し始めるときにSOMの基本動作を理解するために，アヤメのデータのような小さなデータを使うのは悪くありません．ただし，1つ注意しておかなければならないのは，このデータはフィッシャーが判別分析を開発したときに用いたデータとして有名ですが，それはあらかじめアヤメの品種を判別するのに有効な観測変数が絞られているという事実です． 「データマイニング」というのは，コンピュ
東京大学発のバイオベンチャーであるジーンクエストは、日本初の個人向け大規模遺伝子解析サービスを今年1月にローンチした。がんや高血圧など病気発症のリスクや、近視や薄毛などの体質に関する様々な遺伝子情報を簡便に調べることができる。 人の個人差を生み出すSNP ヒトの遺伝情報はDNAの塩基配列によって決定され、それらがタンパク質の発現を支配する。 2004年にヒトゲノムの全30億塩基対が解読されているが、個々の塩基配列の機能や役割、発現したRNAやタンパク質の挙動など未だわからないことが多い。ヒトゲノム配列は0.1％の割合で個人間で異なっており、その差異を作り出しているのがSNPだ。 ゲノム塩基配列中に1つ塩基が変異した多様性が見られ、その変異が集団内で1%以上の頻度で見られる時、これをSNP（一塩基多型）と呼ぶ。SNPによるわずかな差が例えばお酒の強さや髪の色、または特定の疾患へのかかりやすさ
写真●住友精密工業が機械学習技術の実証実験を行っている、大分県の農家でのみかん栽培の様子。同社製のセンサーネットワーク機器「neoMOTE」を用いている。 センサーネットワーク事業を手掛ける住友精密工業は、同社の農業向けセンサーネットワークサービスの実証実験に、Preferred Infrastructure（PFI）の機械学習エンジン「Jubatus」を採用した（PFIによる発表資料）。設備の異常検知や最適制御などに用いる。 実証実験では、大分県の農家と協業し、みかん栽培のビニールハウスの温度管理や空調設備の異常検知にJubatusの適用を試行している（写真）。現在はセンサーで取得したデータに対し、オフラインで学習エンジンを適用しているが、今後、実活用することを狙う。 最初に試行しているのは、空調設備の異常検知である。一般にハウスみかんの栽培では、みかんの成長ステージに合わせて農家が1～
あけましておめでとうございます．もう1月も終わりですが，ようやく年を越してしまった課題を終わらせつつあります． 昨年の9月，11月にそれぞれ情報処理学会第213回自然言語処理研究会と人工知能学会第91回人工知能基本問題研究会にて機会をいただき，自動要約に関する最近の研究動向についてお話してきました．ありがたいことに，資料を公開して欲しい，との声をいくつか頂戴しましたので，内容を整理してここに掲載しておきたいと思います． Automatic summarization from Hitoshi NISHIKAWA 今年の言語処理学会第20回年次大会では，東京工業大学の高村先生が自動要約に関するチュートリアルをしてくださいます．言語処理学会第20回年次大会は絶賛事前参加受付中です．
「米国のビッグデータビジネスの動向」byIMJ Takatsugu Kobayashiさん 視点が定まってわかりやすいまとめだと思いました。
クラウド上で大量データの収集、分析基盤を提供する米国トレジャーデータ社。日本人がシリコンバレーで立ち上げたベンチャーとしてご存じの方も多いだろう。同社は今年の夏、事業拡大をめざして、マーケティングと事業開発の責任者を外部から招聘した。1人は、マーケティング担当ヴァイスプレジデント Rich Ghiossi氏。Amazon RedShiftの基盤技術を提供した、ParAccel社でヴァイスプレジデントを務めた人物である。もう1人、事業開発担当ヴァイスプレジデントのKeith Goldstein氏は、TalendやTIBCO Softwareで要職を歴任した。彼らの目にトレジャーデータはどう映るのか。来日した2人に話を聞いた。（文中は敬称略） ――トレジャーデータを選んだ理由は？Ghiossi：トレジャーデータのプラットフォームが、とてもエキサイティングだと思ったからだ。データ分析の世界にクラ
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