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2010-03-20

[][][] R勉強会: 第2回データマイニング+WEB 勉強会東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」-  R勉強会: 第2回データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」-を含むブックマーク  R勉強会: 第2回データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#2) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」-のブックマークコメント

「第2回データマイニング+WEB 勉強会東京 (Tokyo.Webmining)」を開催しました。

第2回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining#2) : ATND

Google グループ

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進行方針

今回の勉強会では次の点を意識・意図し進行しています。

  • 初心者でも分かりやすい内容
  • 進行を急がない。分からないところはすぐ質問してもらう。
  • 理解を深めることを優先する。講師からの返答や議論でみんなの理解を優先。

勉強会の内容に関し、もともとは3テーマの進行を考えていましたが、上記方針で進める形とし、下記の1テーマに絞り2時間をあて、みなで議論し理解を深める形で進めました。講義後、参加者の方々からも、この進行がよかったと言って頂け嬉しいです。


はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析入門 -似ているものをグループ化する-

今回の勉強会では「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析入門 -似ているものをグループ化する-」を行いました。上記、方針・意図の下、途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行しています。講義資料も下記のSlideShareに公開してあります。

資料(SlideShare):

※なぜかSlideshareがうまく貼れないので今回は、Shideshare資料へのリンク、タイトル画像、AGENDA画像のみ記載します。

資料リンク:

はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-

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AGENDA
  1. 導入
    1. 勉強会の目的
    2. 今回のテーマ
  2. クラスタリング入門
    1. クラスタリングとは
    2. クラスタリング手法の種類
    3. クラスタリングの評価
  3. クラスタリングの準備
    1. データのベクトル
    2. ベクトル空間モデル
    3. 重み付け
    4. データ間の類似度
  4. R言語プログラミング
    1. 行列の演算
    2. 関数 apply()
    3. データセット
  5. 階層的手法
    1. 特徴
    2. アルゴリズム
    3. クラスタ間距離
    4. テンドログラム
    5. Rによる解析
  6. 非階層的手法
    1. 概要紹介

講義後の参加者の声:感想、今後の期待

講義後、参加者の方々からコメントを頂けました。頂いたコメントを見ると、上記の意図を実現する形で講義を進行できたようで嬉しく思います。

  • 講義を受けたことにより、自分が抱える 行動テーゲティングの課題に対するアプローチが見えてきました。(行動ターゲティング広告エンジニア Yさん)
  • 理論を基礎から知ることができ分かりやすかった。随時、質問と返答、議論を踏まえ進めていく、進行スピードも適切。(検索エンジニア Fさん)  
  • 皆で議論しながら進める形式がよかった。次回は時間枠をさらに長時間で設定するとさらによい。 (マーケティング解析Bさん)
  • 理論ベースから内容を復習できる機会となりよかった。(医療データ解析コンサルタント Iさん)
  • 理論よりの話を基礎から聞けよかった。 応用例をもっと聞けるとさらによいと思う (ウェブエンジニア Oさん)
  • 体系的に聞けたのがよかった。応用例があるとさらによい 。(3次元グラフィックスエンジニア Oさん)
  • 面白かった。手法をどう使うか実例を知りたい。階層的な(3次元グラフィクスエンジニア Mさん)
  • 課題と解決方法の実事例が知りたい。理解すべき数式と、すべきでない数式が分かるとよりよい。実コードを何パターンか動作させて違いを知りたい。平日夜2時間がよい。(レコメンデーションエンジンエンジニア Dさん)
  • 分かりやすかった。さらに実用例の話題も聞きたい(コンサルタント Iさん)
  • 応用例があるとよりイメージがつかみやすい(コンサルタント Wさん)
  • データ、分析、効果の実施例があるとよりよい。  使うケースをより知れるとよい。グループ化が必要な実務場面を詳しく知りたい。(コンサルタント Nさん)

Twitter List

参加者のTwitter Accoutを Listにまとめました。ごちらもご確認下さい。

http://twitter.com/hamadakoichi/tokyowebmiming

Togetter:第2回データマイニング+WEB勉強会東京 関連のTweetまとめ[※3/23追記]

第2回データマイニング+WEB 勉強会東京 関連のTweetを、Togetterにまとめました。

  • 下記のように今回、勉強会会場でネットが繋がらなかったため、勉強会時間中のTweetは少ないです。
  • "誰でも編集可能"に設定してあるので、不備・不足等ありましたら、修正をお願いします。

第2回データマイニング+WEB 勉強会@東京 - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」- - Togetterまとめ


次回

次回の講義でも前回と同様に、頂いたフィードバックを組み込む形の進行にします。

具体的には

  • 内容:内容に具体事例も盛り込み
  • 時間:時間枠を長くとり、いくつかの項目に関し、しっかり質疑応答・議論できる形にします。
  • ネット環境:ネット環境も、次回会場はしっかりした場所を設定します。

※今回の会場でネットにつながらなかったこと想定外でした。Yahoo, Livedoorがありましたがなぜか繋がらなかった。Twitterや、SlideShare閲覧が行えずご迷惑をお掛けしてしまい、申し訳ありませんでした。


関連エントリ

[開催]

第2回 データマイニング+WEB 勉強会@東京 (tokyo.webmining#2) を開催します

データマイニング+WEB 勉強会東京」の第2回の開催・今後の進行に関するエントリです。

R勉強会 講師をしてきた: 「はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門」

前回内容をまとめたエントリです。


[レポート]

Yoh Okunoの日記

id:nokuno さんが早速勉強会中の、進行や質問をまとめたレポートを書いてくれています!感謝。

第2回データマイニング+WEB 勉強会@東京 (Tokyo.Webmining) - 極めて個人的なメモ

id:bob3 さんもクラスター分析に関するレポートを書いてくれています。また写真も上げてくれています。感謝。話題に挙がった実務でのクラスタ分析のお話も、次回可能でしたらぜひ。



推薦文献:

Rで学ぶクラスタ解析

Rで学ぶクラスタ解析

R言語でのクラスター分析に関し詳しく書かれています。

クラスター分析に関し理論的な内容も含め、分かりやすく書かれています。タイトルにファジクラスタリングとありますが、全体的にかかれています。

Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで

Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで

クラスター分析以外にもR言語でのデータマイニングの項目が広く取り上げられています。

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