データアナリストがBIダッシュボードのお手伝いをする前の調べ物

はじめに

これまで、データ分析・機械学習などの知識を重点的に学んできたので、BI周りはかなり疎かになっていました。今の知識のままではBI案件のお手伝いが大変だなと思ったので、少しはリソースを割いて勉強していこうと思います。今回はコードも何も出てこない内容なので、データサイエンティストの方はそっ閉じで良いと思います。
海外のブログで、“12 Best Business Intelligence Books To Get You Off the Ground With BI”という記事があり、”Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business (English Edition)“という書籍が紹介されていました。それについてわかりやすくまとめられたスライドがあったので、2006年と古いですが、何もBIを知らないものとしては非常に勉強になると思い、訳して自分のための忘備録としておきます。

目次

・パフォーマンスダッシュボード
・ダッシュボードの不満
・パフォーマンスダッシュボードの2つの原則
・戦術的なドライバー
・戦略的なドライバー
・パフォーマンスダッシュボードは何で構成されるか
・おわりに

パフォーマンスダッシュボード

  • ダッシュボード
  • パフォーマンスチャート
    からなる

ダッシュボードの不満

意思決定を阻害するもの

  • データが多すぎる
  • 情報が少なすぎる
  • 届くのが遅すぎる

パフォーマンスダッシュボードの2つの原則

パフォーマンスダッシュボード = BI + 企業の経営マネジメント

(画像はPDFより拝借しております。)

  • 1.BI
    • 情報(DWH)
    • 知識(分析ツール)
    • 計画(ルール、モデル)
    • 行動(レビュー、計測、洗練)
    • 知恵
    • イベント発生→情報へ
      の繰り返し
  • 2.企業の経営マネジメント
    • 戦略(ミッション、バリュー、ゴール、目的、インセンティブ、戦略マップ)
    • 計画(予算、計画、見込み、モデル、イニシアティブ、ターゲット)
    • モニタリング、分析(パフォーマンスダッシュボード)
    • 行動、調整(行動、決定、見直し)

戦術的なドライバー

  • 利用者と共鳴する
    • 一つのスクリーンでいくつかの領域のステータスをモニタリングできる
    • 重要な指標のグラフ表示
    • 例外的な状況に関してアラートを上げる
    • クリックして分析し、詳細を深掘りできる
    • ルールに基づきカスタマイズされた表示
    • 訓練が要求されない
  • リッチなデータ
    • 複数の情報ソースからブレンドされたデータ
    • 詳細も集計値もある
    • 履歴もリアルタイムのデータもある
  • 労働者に力を与える
    • 本当に重要なことにユーザーを集中させる
    • 労働者の貢献がどのように集計されているかを示す
    • ゴール、競争、インセンティブで動機づけをする
    • プロアクティブな介入を促進する

戦略的なドライバー

  • ビジネスを調整する
    • 皆同じデータを使う
    • 皆同じ指標を使う
    • みな同じ戦略で働く
  • コミュニケーションの改善
    • コミュニケーション戦略のためのツール
    • マネジャーとスタッフのコラボレーション
    • 部門間のコーディネート
  • 視認性とコンプライアンスの向上
    • 驚きの少なさ
  • 戦略的なドライバーの5つのC
    • Communicate
    • Compare
    • Collaborate
    • Coordinate
    • Congratulate

パフォーマンスダッシュボードは何で構成されるか

  • 3つのアプリケーション
  • 情報の3つのレイヤー
  • パフォーマンスダッシュボードの3つのタイプ

3つのアプリケーション

  • モニタリング
  • 分析 
  • コラボレーション


(画像はPDFより拝借しております。)

情報の3つのレイヤー


(画像はPDFより拝借しております。)

  • モニタリング:グラフ、図形、チャート
  • 分析:ディメンション、階層、細かく分割
  • レポーティング:DWHのクエリ実行、運用レポート
  • これらをプランニングする
     ・計画、モデル、予測、更新

ダッシュボード

  ・目的:現在の活動状況を測る
  ・ユーザー:経営者層、マネジャー、スタッフ
  ・更新頻度:即時
  ・データ:イベント
  ・クエリ:リモートシステムで実行
  ・画面:チャート

スコアカード

  ・目的:進行状況を示す
  ・ユーザー:経営者層、マネジャー、スタッフ
  ・更新頻度:周期的なスナップショット
  ・データ:サマリー
  ・クエリ:ローカル環境のデータマートで実行
  ・画面:図形

・経験則
 ・ビジネスユーザーが好むものは何でも使う!

パフォーマンスダッシュボードの3つのタイプ

  • 業務系
    • 焦点:モニタリング業務
    • 重点:モニタリング
    • ユーザー:管理者
    • スコープ:現場
    • 情報:詳細
    • 更新頻度:日中
    • 適しているのは:ダッシュボード
  • 戦術系
    • 焦点:プロセスの最適化
    • 重点:分析
    • ユーザー:マネジャー
    • スコープ:部門
    • 情報:詳細/サマリー
    • 更新頻度:日次/週次
    • 適しているのは:BIポータル
  • 戦略系
    • 焦点:戦略実行
    • 重点:コラボレーション
    • ユーザー:経営者層
    • スコープ:企業
    • 情報:サマリー
    • 更新頻度:月次/四半期
    • 適しているのは:スコアカード

パフォーマンスダッシュボードをどのように作るか?

3つのアーキテクチャー

・ビジネスアーキテクチャーとテクニカルアーキテクチャー
・BIアーキテクチャー
・データアーキテクチャー

ビジネスアーキテクチャー

  • ステークホルダー:投資家、取締役、全従業員、顧客、サプライヤー、監督機関
  • 戦略:ミッション、ビジョン、バリュー、ゴール、目的、戦略マップ
  • 戦術:資産、人員、知識、計画、プロセス、プロジェクト
  • 意味:用語、定義、ルール、メタデータ、教育、ガバナンス
  • 指標:先行、遅行、兆候

テクニカルアーキテクチャー(パフォーマンスダッシュボードに直接つながるところ)

  • ディスプレイ:ダッシュボード、BIポータル、スコアカード
  • アプリケーション:モニタリング、分析、マネジメント
  • データソース:スプレッドシート、メモリーキャッシュ、DWH、データマート、レポート、ドキュメント
  • 統合:カスタムAPI、EAI(Enterprise Application Integration)、EII(Enterprise Information Integration)、クエリ実行、ETL、手動
  • データソース:レガシーシステム、パッケージのアプリ、Webページ、ファイル、サーベイ、テキスト

BIアーキテクチャー


(画像はPDFより拝借しております。)

ビジネスアーキテクチャー

・統合BI能力
 ・モニタリングレイヤー
 ・分析レイヤー
 ・レポーティングレイヤー
 ・プランニングレイヤー
・BIプラットフォーム(分析サーバ)
 ・共通のサービス、モデル、API、ファイル形式
・データデリバリーアーキテクチャー

データアーキテクチャー

Quicken Loans(アメリカの金融業者)の例

(画像はPDFより拝借しております。)

  • 企業内のソフトウェアのデータを統合し、Web経由で2日分のデータを蓄積(Real-time Store)→業務系、戦術系のダッシュボードに利用
  • Real-time Storeのデータを整形して、2ヶ月分のデータを蓄積(Operational Data Store)
  • Operational Data Storeから2週間分のデータを蓄積したものを100件ほど保持する(OLAP(online analytical processing) Cubes)→業務系、戦術系のダッシュボードに利用
  • Operational Data Storeのデータを整形して、7年分のデータを蓄積(Data Warehouse)
  • Data Warehouseのから7年分のデータを蓄積したものを250件ほど保持する(OLAP Cubes)→レポーティングや分析ツールに利用

データアーキテクチャにはいろいろあるようです。

Direct Queryアーキテクチャー

スクリーンの要素が個々のクエリに直接的にリンクしている

  • 良い点:
    • すばやくデプロイできる
    • 低コスト
  • 悪い点:
    • 浅く、ドリルダウンが制限される
    • ディメンションがない
    • ハードウェア組み込みクエリ

Query and Cacheアーキテクチャー

クエリがクエリ化可能なキャッシュとともに置かれている(In-memory or disk cache)

  • 良い点:
    • すばやくデプロイできる
    • レスポンスが速い
    • ナビゲーションが速い
  • 悪い点:
    • 静的なデータセットに縛られる

BIセマンティックレイヤー

BIツールがユーザーのためにビジネス用語で表現したクエリオブジェクトを提供

  • 良い点:
    • 抽象的なクエリオブジェクト
    • ディメンションで分けられたビュー
  • 悪い点:
    • 一般的なODBCコネクション
    • 主にDWHのヒストリカルデータ

Federated Queryアーキテクチャー

EII(Enterprise Information Integration)ツールが、スクリーンの要素と合うように複数のソースからクエリ化する

  • 良い点:
    • 複数のソース
    • セマンティックレイヤー抽出
    • デプロイが素早い
    • プロトタイプ
  • 悪い点:
    • 履歴がない
    • データの質の問題
    • 複雑性

データマートアーキテクチャー

ダッシュボードがバッチで読み込まれた永続的なデータマートに対してクエリを実行する

  • 良い点:
    • 複数のソース
    • ディメンショナルモデル
    • ヒストリカルコンテキスト
    • 素早く複雑なクエリ
  • 悪い点:
    • 即時性がない
    • 統合されていない?

Event-drivenアーキテクチャー

  • インプット:DWHや業務系システム
  • 業務系ダッシュボード:データの把握、データの集計、指標のマネジメント、イベントの検知、ルールの適用、作用/トリガー
  • アウトプット:アラート、トリガー(ワークフローエンジン)、SQL/Stored Procedures(業務系システム)

おわりに

BIダッシュボードを作成する際の洗い出しが面倒だと思っていたので、この資料で良い初期値を手に入れられました。これまでの分析業務はビジネスの一部を切り取って、疎結合なものを多く扱ってきたと思います。あるイベントの効果検証とか、ある対象の予測などです。この資料を読んで、組織の戦略などと密に絡み合い、様々な関係者の目的を成し遂げるようなBIダッシュボード作成において、組織間の調整力が強く求められるのかなと思いました。そこにデータサイエンティストの持つスキルはどうフィットするのだろうか?と思いつつ、どうやってサイエンス要素をバリューが出る形で盛り込んでやろうかと考えています。

参考情報

[1]Wayne W. Eckerson(2006). “Performance Dashboards:Measuring, Monitoring, and Managing Your Business”
[2]Sandra Durcevic(2019). “12 Best Business Intelligence Books To Get You Off the Ground With BI”, The datapine Blog

2018年に参加したデータ分析系の勉強会で得た知識の詰め合わせ

社内に分析チームがないことから、私は月に3~4件は刺激を求めて勉強会に足を運んでいます。新しい知見を得れることは然ることながら、社内だともらえないフィードバックをいただけたり、課題の共有などをできるのが良いと思います。

目の肥えた皆さんにとって新規性のある情報はあまりないかもしれませんが、詰め合わせた情報をお楽しみください。

統計学まわり

  • 勉強会名
    KDD論文読み会

論文読んだ「Winner’s Curse: Bias Estimation for Total Effects of Features in Online Controlled Experiments 」

機械学習まわり

  • 勉強会名
    merpay×M3 機械学習 NIGHT

    • 会社名
      M3
    • 知見
      コンテンツをレコメンドする際のテクニックとして、MFとCNNの合わせ技について紹介されていました。訓練時には、アクセスログデータをもとにMFで潜在的な表現を抽出しそれのアイテム間の類似度を計算し、推薦時には、テキストのタイトルとキーワードなどをCNNで学習し訓練時と同じ次元になるようにアイテムのベクトルを出力する。そして、訓練時のものと近いアイテムを推薦することでCold-Start問題を克服するとのことでした。
    • 発表資料
      Matrix Factorization と Text CNN による Cold Start Problem への取り組み

The Road to Machine Learning Engineer from Data Scientist

  • 勉強会名
    NetaDashi Meetup

    • 会社名
      NRI
    • 知見
      Elmoを用いた文書分類。Word2Vecなどではできなかった、文脈を考慮して類似度などを算出できる。
      Elmoの多言語対応に関しては、このGitHubを参照すると良いらしい。
      https://github.com/HIT-SCIR/ELMoForManyLangs

異常検知の評価指標って何を使えばいいの? / Metrics for one-class classification

  • 勉強会名
    グリー開発本部 Meetup #1 DataEngConf NYC報告会

    • 会社名
      GREE
    • 知見
      Contextual Banditについての紹介
      Artwork Personalization at Netflix」という記事で2017年ごろに取り上げられていたようです。

エンジニアリングまわり

  • 勉強会名
    グリー開発本部 Meetup #1 DataEngConf NYC報告会

    • 会社名
      GREE
    • 知見
      LUIJI
      ・メリットとしては、少なくとも以下のものがあるそうな。
       ・Pythonで書ける
       ・エラーの途中で処理を止めて、それを解消したら、止めたポイントから開始できる
       ・様々なツール群と連携できる柔軟性
       ・10行程度でスクリプト書ける。
       ・複雑な依存関係も描ける。
    • 発表資料
      https://www.slideshare.net/greetech/dataengconf-nyc18-1

  • 勉強会名
    bq_sushi tokyo #9 2018総集編

    • 会社名
      オープンハウス
    • 知見
      BigQueryGIS
      BigQueryからGISの情報を扱うことが可能になったらしい。顧客の希望する物件の情報をレコメンドするために地理情報を扱うらしいです。
      ただ、基準とする測地系が国によって異なり、それらを考慮しないで推薦すると1~2kmはズレてしまうとのこと。家買う際にそんだけズレるとキツイですね。こちら(BigQueryGIS: Google und PostGIS )はBigQueryGISに関連した情報を漁って見つけた記事ですが、BQで抽出した情報をそのままGoogleMapに表示できるのは面白いですね。

データ分析のツラミ系

  • 勉強会名
    merpay×M3 機械学習 NIGHT

    • 会社名
      M3
    • 知見
      メタデータの検索システムについて
      データセット名、テーブル名、カラム名、カラムのディスクリプションをキーワードで検索できる。
      日次でディスクリプションを取ってくるようにしている。どのドキュメントが一番見られているのかもモニタリングできるとのこと。似たような取り組みとして、リクルートがMetaLookingとかいう内製ツールを作っていたりしますね。私は各サービスごとのDBのテーブルの注意点などを適宜スプレッドシートに残す程度しかしていませんが、分析者がすぐにキャッチアップできる環境は重要ですね。

  • 勉強会名
    MLCT

    • 会社名
      ???
    • 知見
      事業計画書を作るリーンキャンバスの機械学習版とも言える、機械学習キャンバス0.1というものが質疑応答の際に紹介されていました。

  • 勉強会名
    グリー開発本部 Meetup #1 DataEngConf NYC報告会

    • 会社名
      GREE
    • 知見
      データリーク問題はどこも苦しんでいる?
      SalesForce社が顧客企業15万社の情報を活用して、機械学習モデルを構築しようとしたが、
      蓄積されたデータにおいては、ビジネスプロセスをやたらと予測できてしまうようなデータリーク問題が起きまくっていた。
      原因としては、データサイエンティスト不足(分析を前提としたデータ蓄積ができていない。)、手入力によるラベリングミスなどがあるらしい。
      どこの企業も苦しんでいると思うと、分析を前提にスナップショットを残し続けるという取り組みは競争優位性につながるのだろうか。
      SalesForce社は、訓練と検証の精度の差が大きいと注意したり時系列データを確認するなどして、データの信憑性に気をつけてモデルを作ったそうです。
      15万社にうまくフィットするモデルなので、精度は70~75%で満足できるものらしい。
    • 発表資料
      https://www.slideshare.net/greetech/dataengconf-nyc18-1

データアナリストもLinuxについて学んでみる

はじめに

もともとデータアナリストとして働いているのですが、最近、エンジニアと一緒に仕事をすることが増えたので、良いとされている教科書を読むなどしています。その中で、『新しいLinuxの教科書』がわかりやすく書かれていたので、今回はそこで出てきたコマンドたちを箇条書きにして忘備録としておきたいと思います。なのでいつもよりショボいです。
普段、Rをメインとして機械学習・クローリング目的でPythonを扱うものとしては、エンジニア寄りの知識が薄いなぁと課題に感じていたので、これを良い機会と思ってCLIへの耐性を付けていきたいと思います。

感想

分析業務において、仮想環境でCentOSやUbuntuを扱うことはあるのですが、分析環境を作った上で、クローリング業務・RPAシステムなどのスケジュール実行をするくらいで基礎からちゃんと勉強したわけではありませんでした。そのため、教科書には知らないコマンドもありました。
この本はLinuxを使って開発する際の作法(移植性大事、GUI使うな、十字キー使うな)から、歴史的なコマンドの変遷、シェルスクリプトを用いた作業の効率化、Gitなどのチーム開発ツールの紹介まで幅広く扱われていて十分な内容だと思いました。図による解説もあるので、普段R使っているような非エンジニアでも読めるはずです。これからエンジニアと一緒に分析業務をしていくデータアナリストの方には強くおすすめできる本だと思います。Rでの当たり前の機能が、Linuxのシェルで普通にあるんだと色々と学びがありました。

コマンドたち

date

現在の日時の表示

echo

文字列の表示

pwd

現在のディレクトリを確認

cd

カレントディレクトリの変更

ls

ディレクトリ内のファイルの表示、オプションでパターン指定も可能

mkdir

ディレクトリを作成する、pオプションで深い階層も一気に作れる

touch

ファイルを作成する

rm

ファイル・ディレクトリを削除する

rmdir

空のディレクトリを削除する

cat

ファイルを表示する

less

ファイル内容をスクロール表示する

cp

ファイル・ディレクトリをコピーする

mv

ファイル・ディレクトリを移動する

ln

ファイルにリンクを張る

find

ディレクトリツリーからファイルを探す

locate

ファイル名データベースからファイルを探す(高速)、何日か前のファイルを探すの適している。

which

コマンドのフルパスを表示する

alias

エイリアスの設定(わかりやすい別名を与える)

set

bashのオプションを切り替える

shopt

bashのオプションを切り替える(種類豊富)

PATH

コマンド検索パス

printenv

環境変数の表示

export

環境変数の設定

sudo

コマンドをスーパーユーザとして実行

ps

プロセスの表示(x, ux, ax, aux, auxww)

jobs

現在のジョブ一覧を表示

fg

ジョブをフォアグラウンドにする(入力受付状態にする)

bg

ジョブをバックグラウンドにする

kill

ジョブ・プロセスを終了させる

|

パイプライン(処理と処理をつなぐ)
R使いからするとRのdplyrでパイプ処理を知ったので、Linuxに普通にあるのを知れて新鮮な気分になった。

head

先頭の部分を表示
こちらもRでよく使うものですね。

du

指定したファイルやディレクトリの使用容量を表示する

wc

入力ファイルの行数・単語数・バイト数を数える

sort

行単位でテキストを並び替える

uniq

同じ内容の行を省く

cut

入力の一部を切り出して出力する(元データから特定の部分を抽出したい際など)

tr

入力の文字を置き換える・削除もできる(-d)

tail

ファイルも末尾部分を表示する

diff

二つのファイルの差分を表示する

grep

文字列を検索する

sed

テキストの編集を元ファイルを変更せずに行える

awk

テキストの検索や抽出・加工などの編集操作を行う(sedより高機能で、スクリプトは「パターン」と「アクション」からなる)
・列選択もできる
 ・CSVファイルからのスコア集計などもできる。
 ・あんちべさんの本『データ解析の実務プロセス入門』でも紹介されていた。

xargs

標準入力として引数のリストを与える(findやgrepとの組み合わせで使うことが多いらしい)

tar

ファイルをアーカイブファイルにまとめたり、アーカイブファイルから元のファイルを取り出したりする

gzip

ファイルを圧縮・展開する(一つのファイルしか圧縮できないのでtarとの併用を行う)

bzip2

gzipよりも高い圧縮率で圧縮を行うが、gzipよりも圧縮・展開に時間がかかる

zip

アーカイブと圧縮を同時に行う(多くのディストリビューションで標準インストールされていない。unzipも必要)

git

ファイル変更履歴を保存し管理するツール
 ・git init リポジトリを作成
 ・git add コミット対象として登録
 ・git commit コミットする
 ・git status ワークツリーの状態を表示
 ・git diff 差分を表示する
 ・git log 履歴を表示する
 ・git revert コミットを取り消す
 ・git branch ブランチの一覧表示、新しくブランチを作成
 ・git checkout ブランチを切り替える
 ・git merge 指定したブランチを現在のブランチにマージする
 ・git branch -d ブランチを削除する
 ・git push 変更の履歴を送る
 ・git clone リポジトリを複製する
 ・git remote add リポジトリパスに別名を設定する
 ・git fetch 他のリポジトリの変更を取り込む

yum

パッケージ管理(CentOS)
 ・yum install パッケージのインストール
 ・yum erase/remove パッケージのアンインストール、削除
 ・yum search パッケージの検索
 ・yum info パッケージの詳細情報を表示

apt

パッケージ管理(Ubuntu)
 ・sudo apt-get install パッケージのインストール
 ・sudo apt-get remove パッケージの削除
 ・sudo apt-get purge 設定ファイルも含めた完全削除
 ・apt-cache search パッケージを検索

ssh

リモートログインする

info

オンラインマニュアルを表示する(索引や階層構造を設定できるなどmanより充実)

参考文献

新しいLinuxの教科書

データマイニングに関するSlideShareを大量に集めてみた#2

前回の「SlideShareの機械学習に関するスライドを大量に集めてみた」でSlideShareの検索機能に不満のある方が、やはりおられたようなので、他のバージョンも作っていきます。今回はGoogleのsiteコマンド検索( 「データマイニング site:slideshare.net 」)でヒットした520件を対象にWebスクレイピングし、タイトルで検索できるようになっています。前回からの改良点は、URLがリンクになっている点です。(スマホユーザーも嬉しい)
ビュー数順に並んでいますが、TablePressのビュー数でソートするとどうやら整数と認識されていないようで、うまく並び替えができないようです。

たまに企業での分析事例共有などのスライドもあるので、仕事のアイデアも手に入ったりします。書籍になっていなかったりするし、Google検索だけで見つけようとすると大変なので、この試みは当分続けていこうと思います。本文内のテキストを取得してタグ付けしておくのも行う予定です。

urlTitleViewsTime
https://www.slideshare.net/m884/japan-r-15432969はじめての「R」182013Nov 30 2012
https://www.slideshare.net/canard0328/ss-44288984機械学習によるデータ分析まわりのお話178323Feb 4 2015
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/tokyo-webmining-openingtalkオープニングトーク-創設の思い・目的・進行方針 -データマイニング+WEB勉強会@東京167432Jun 19 2010
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/randomforest-web「はじめてでもわかるRandomForest入門-集団学習による分類・予測-」-第7回データマイニング+WEB勉強会@東京146948Sep 25 2010
https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/dau-21559783DAUを評価指標から捨てた会社の話#tokyowebmining110709May 20 2013
http://www.slideshare.net/takashijozaki1/cb21-seminar130830-tjo-25765789最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」108057Aug 30 2013
https://www.slideshare.net/AntiBayesian/1-41592008企業における統計学入門87419Nov 15 2014
https://www.slideshare.net/cocodrips/pyconjp強くなるためのプログラミング-プログラミングに関する様々なコンテストとそのはじめ方-#pyconjp84128Oct 10 2015
https://www.slideshare.net/checkpoint77/pythonweb-38279221PythonによるWebスクレイピング入門69100Aug 23 2014
https://www.slideshare.net/komiyaatsushi/newman-6670300Newmanアルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング65293Jan 23 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/hadoop-hadoop-conference-japan-2011-hcj2011『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』-HadoopConferenceJapan2011-#hcj201159005Feb 22 2011
https://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/apache-spark-sparkApacheSparkの紹介(前半:Sparkのキホン)48394May 29 2014
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-3836773[R勉強会][データマイニング]R言語による時系列分析45819Apr 23 2010
https://www.slideshare.net/yokkuns/ss-8425312時系列分析による異常検知入門45678Jun 25 2011
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/hcmpl140712-tjoデータ分析というお仕事のこれまでとこれから(HCMPL2014)44743Jul 11 2014
http://www.slideshare.net/SatoruYamamoto/30r30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト44112Jun 28 2014
http://www.slideshare.net/takashijozaki1/21-2158307321世紀で最もセクシーな職業!?「データサイエンティスト」の実像に迫る42706May 21 2013
https://www.slideshare.net/wdkz/rstudio-13866958そろそろRStudioの話42175Aug 3 2012
https://www.slideshare.net/Memberscorp/20130327-17795909【ソーシャルメディア運用】ソーシャルメディア活用を自社マーケティングに活かすその秘訣とは?2013032740624Mar 28 2013
https://www.slideshare.net/shoheihido/120913-pfi-distデータサイエンティストのつくり方39924Sep 13 2012
https://www.slideshare.net/shoheihido/ss-25510340さらば!データサイエンティスト38795Aug 23 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/dena-46573694DeNAの大規模データマイニング活用したサービス開発38388Apr 2 2015
https://www.slideshare.net/akiaki5516/10rver2510分で分かるr言語入門ver2.534018Nov 9 2013
https://www.slideshare.net/langstat/kgr2-rKGR_2:Rによるテキストマイニング33475Jun 15 2012
https://www.slideshare.net/pfi/bigdata2012ml-okanoharabigdata2012mlokanohara31435Dec 24 2012
https://www.slideshare.net/MitsunoriSato/tokyor32-network-analysis-24442516実践で学ぶネットワーク分析31415Jul 19 2013
https://www.slideshare.net/teramonagi/r-7066155Rで学ぶ回帰分析と単位根検定31170Feb 26 2011
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyo-r12-rTokyor12-R言語による回帰分析入門29252Apr 23 2011
https://www.slideshare.net/ssuser5d4c73/20130727-kpi-tokyowebmining28izawaup-2463507020130727ソシャゲkpi分析tokyowebmining28_izawa_up28947Jul 25 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/introduction-torandomforest-tokyor「R言語によるRandomForest徹底入門-集団学習による分類・予測-」-#TokyoR#1128764Jan 29 2011
https://www.slideshare.net/khcoder/20141220-tokyo-webフリーソフトウェア「KHCoder」を使った計量テキスト分析―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで―#TokyoWebmining41st28343Dec 19 2014
https://www.slideshare.net/yto/perl-122546Perlで入門テキストマイニング28316Oct 1 2007
https://www.slideshare.net/keithseahus/big-datafluentdBigData入門に見せかけたFluentd入門28305Jul 20 2013
https://www.slideshare.net/pfi/ss-11474303大規模データ時代に求められる自然言語処理27303Feb 7 2012
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-r-3201648[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会]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27095Feb 16 2010
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-r-4219052R言語によるアソシエーション分析-組合せ・事象の規則を解明する-(第5回R勉強会@東京)27034May 22 2010
https://www.slideshare.net/isseing333/ss-15592120おしゃスタ@リクルート26258Dec 11 2012
https://www.slideshare.net/kan_yukiko/22-web-tokyowebmining-22nd広告クリエイティブ最適化の実際 TokyoWebmining22nd 発表資料26139Sep 22 2012
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahout-canopy-clustering-tokyowebmining-9MahoutCanopyClustering-#TokyoWebmining925846Jan 15 2011
https://www.slideshare.net/shoheihido/jubatus-casual2-anomalyJubatusCasualTalks#2異常検知入門25687Dec 13 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahout-recommendation-mahout-jp-tokyowebmining-14th"MahoutRecommendation"-#TokyoWebmining14th25564Oct 15 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/dena-deep-learningDeNAの機械学習・深層学習活用した 体験提供の挑戦25288Apr 28 2016
https://www.slideshare.net/sfchaos/ss-33703018機械学習を用いた予測モデル構築・評価25262Apr 19 2014
https://www.slideshare.net/sfchaos/ss-16709258外れ値24706Feb 22 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobage-prmu-2011-mahout-hadoopLargeScaleDataMiningoftheMobageService-#PRMU2011#Mahout#Hadoop24291Dec 28 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahoutwebIntroductiontoMahoutClustering-#TokyoWebmining#624211Aug 21 2010
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/ss-4552939ベイジアンネットとレコメンデーション-第5回データマイニング+WEB勉強会@東京23938Jun 19 2010
https://www.slideshare.net/kenshinyamada5/dena-57724942DeNAの分析を支える分析基盤23892Feb 1 2016
https://www.slideshare.net/simizu706/ttm2hadエクセルでテキストマイニングTTM2HADの使い方23798Sep 4 2014
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/tokyo-webmining131019-tjo計量時系列分析の立場からビジネスの現場のデータを見てみよう-30thTokyoWebmining23724Oct 18 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/webr-r[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会]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-23600Mar 19 2010
https://www.slideshare.net/sfchaos/ss-11307051不均衡データのクラス分類23505Jan 28 2012
https://www.slideshare.net/nezuQ/ss-21364069オープンデータ徹底入門23301May 17 2013
https://www.slideshare.net/who_you_me/python-13444094Pythonによるソーシャルデータ分析―わたしはこうやって修士号を取得しました―23213Jun 25 2012
https://www.slideshare.net/teramonagi/tokyo-r15-20110702xtsパッケージで時系列解析21795Jul 1 2011
https://www.slideshare.net/sesejun/ss-24923282バイオインフォマティクスによる遺伝子発現解析21077Aug 4 2013
https://www.slideshare.net/wdkz/rffbigmemoryrevoscaler-10334116RのffとbigmemoryとRevoScaleRとを比較してみた20456Nov 26 2011
https://www.slideshare.net/ossanalytics/rapidminer-29517687RapidMinerのご紹介(ラピッドマイナーの5つの重要ポイント)2013年12月20324Dec 27 2013
https://www.slideshare.net/devsumi/14b2【14-B-2】グリーを支えるデータ分析基盤の過去と現在(橋本泰一〔グリー〕)19585Feb 18 2014
https://www.slideshare.net/teramonagi/tokyo-r17-20110924pptRによるデータサイエンス:12章「時系列」19449Sep 22 2011
https://www.slideshare.net/hongo3_5/tokyowebmining-22データマイニングとビジュアライゼーション19080Sep 23 2012
https://www.slideshare.net/unnonouno/ss-21254386情報抽出入門〜非構造化データを構造化させる技術〜19064May 16 2013
https://www.slideshare.net/yokkuns/r-22276096R言語で学ぶマーケティング分析競争ポジショニング戦略18670Jun 1 2013
https://www.slideshare.net/isseing333/tokyo-webmining-1v2-10041726TokyoWebmining統計学部第1回18534Nov 5 2011
http://www.slideshare.net/masakazusano75/sano-tokyowebmining-201625v04Sanotokyowebmining201625_v0418523Jun 24 2016
https://www.slideshare.net/pfi/20140411-33828765rcast_2014041118181Apr 22 2014
https://www.slideshare.net/hrfm/0624-r-23376832データマイニング入門17889Jun 23 2013
https://www.slideshare.net/iwiwi/ss-15517666大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム17556Dec 6 2012
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/tree-basedmodelsandrandomforests「樹木モデルとランダムフォレスト-機械学習による分類・予測-」-データマイニングセミナー17481Oct 8 2010
https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/aws-51161654AWSでのビッグデータ分析17094Aug 1 2015
https://www.slideshare.net/kazumakadomae/ss-58502369機械学習に取り組んでいる企業の紹介16817Feb 20 2016
https://www.slideshare.net/cyberagent/cloudera-world-tokyo-2013Amebaにおけるログ解析基盤Patriotの活用事例16790Nov 10 2013
https://www.slideshare.net/shoheihido/cross-30115506機械学習CROSS前半資料16524Jan 16 2014
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/cet-capture-everythingCET(CaptureEveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線16017Dec 14 2015
https://www.slideshare.net/BrainPad/ss-15528034データサイエンティストとは?そのスキル/ナレッジレベル定義の必要性15889Dec 6 2012
https://www.slideshare.net/yasuyukisugai/r-28544592R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会)〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜15850Nov 22 2013
https://www.slideshare.net/sleipnir002/02-kver20パターン認識02k平均法ver2.014855May 28 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/ss-4113135ソーシャルウェブとレコメンデーション-第4回データマイニング+WEB勉強会@東京14539May 15 2010
https://www.slideshare.net/sanoche16/tokyo-r37thmlogitRで学ぶ離散選択モデル14385Mar 29 2014
https://www.slideshare.net/hajimexi/101813-hesitatefinal-fixedWEB閲覧時における無意識な行動のデータマイニングbyZenClerk14222Oct 19 2013
https://www.slideshare.net/drecom/ss-13155142ソーシャルアプリを分析してみた14113May 31 2012
https://www.slideshare.net/sfchaos/datatabledata.tableパッケージで大規模データをサクッと処理する14055Nov 9 2013
https://www.slideshare.net/bob3/tokyo-r22Tokyo.R#22AssociationRules13795Apr 30 2012
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/dcc7-eip64-140514tjo「データサイエンティスト・ブーム」後の企業におけるデータ分析者像を探る13513May 14 2014
https://www.slideshare.net/seijitakahashi92/gunosy-44530766機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭(・ㅂ・)و̑̑ 13423Feb 10 2015
https://www.slideshare.net/ShigeruKishikawa/ss-11406697ビッグデータ12971Feb 3 2012
https://www.slideshare.net/SatoruYamamoto/r-34384779統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト12641May 7 2014
https://www.slideshare.net/karubi/web-mining-1114FrequencyPatternMining12403Nov 13 2010
https://www.slideshare.net/sleepy_yoshi/tokyonlp7-cTokyoNLP#7きれいなジャイアンのカカカカ☆カーネル法入門-C++12096Sep 11 2011
https://www.slideshare.net/saynoway66/ss-37379438広告販促の効果測定について12080Jul 26 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor42-ggplot2Tokyor42ggplot212079Aug 29 2014
https://www.slideshare.net/hnisiji/tokyo-r10Tokyor#10Rによるデータサイエンス第五章:クラスター分析11927May 21 2011
https://www.slideshare.net/JubatusOfficial/jubatus-intimate-mergerJubatusをベースにしたオーディエンスの分析エンジンの紹介11836Jul 2 2014
https://www.slideshare.net/wdkz/rgpu-10228793RでGPU使ってみた11683Nov 19 2011
https://www.slideshare.net/wdkz/shiny-16178934はじめてのShiny11492Jan 25 2013
https://www.slideshare.net/yokkuns/10r10分で分かるRパッケージの作り方11438Jun 25 2010
https://www.slideshare.net/yokkuns/20130906-25950627ドリコムの分析環境とデータサイエンス活用事例11352Sep 6 2013
https://www.slideshare.net/hirokoonari/tokyo-webmining-prf20111011Tokyowebmining複雑ネットワークとデータマイニング11280Nov 5 2011
https://www.slideshare.net/aistmotomura/ss-14821827ベイジアンネット技術とサービス工学におけるビッグデータ活用技術11199Oct 21 2012
https://www.slideshare.net/yokkuns/ss-9031918異常行動検出入門–行動データ時系列のデータマイニング–11192Aug 27 2011
https://www.slideshare.net/teramonagi/tokyo-webmining-20110116コピュラと金融工学の新展開(?)11082Jan 15 2011
https://www.slideshare.net/gepuro/2ch2ch11013Nov 6 2011
https://www.slideshare.net/horihorio/howtousetimeseries時系列解析の使い方-TokyoWebMining#1710730May 19 2012
https://www.slideshare.net/karubi/web-mining-0926-5287837相関マイニング(バスケット分析)10703Sep 25 2010
https://www.slideshare.net/itonaoyuki/ss-23311821オープンデータ・パーソナルデータビジネス最前線10701Jun 22 2013
https://www.slideshare.net/isseing333/at-10638593おしゃスタat銀座10697Dec 19 2011
https://www.slideshare.net/yupa/ossbiビジネスインテリジェンス入門~OSSでBIを始めよう~10626Mar 17 2012
https://www.slideshare.net/pfi/session4-14461913Session4:「先進ビッグデータ応用を支える機械学習に求められる新技術」/比戸将平10434Sep 25 2012
https://www.slideshare.net/tkobaya/fose2010FOSE2010ミニチュートリアル「データマイニング技術を応用したソフトウェア構築・保守支援」10425Nov 24 2010
https://www.slideshare.net/TokorotenNakayama/mlbussinessヒューレットパッカード社の 社員の離職リスク予測第一回機械学習ビジネス研究会#ml_business10360Aug 28 2016
https://www.slideshare.net/shima__shima/mldm-relatedconferences2014データマイニング・機械学習関連の国際会議10125Feb 5 2015
https://www.slideshare.net/unnonouno/1-jubatus第1回Jubatusハンズオン9996Feb 18 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/ss-11646419データマイニングCROSS2012OpeningTalk-データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望9943Feb 18 2012
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/code-score150123-tjoなぜ統計学がビジネスの意思決定において大事なのか?9939Feb 12 2015
https://www.slideshare.net/yokkuns/rweb-apiRとWebAPI9871May 21 2010
https://www.slideshare.net/Satully/web6データマイニング+WEB勉強会資料第6回9711Aug 21 2010
https://www.slideshare.net/DataScientist_JP/ds20141211データサイエンティスト協会木曜勉強会#04『クラスター分析の基礎と総合通販会社での活用例〜ビッグデータ時代にクラスター分析はどう変わるか〜』9451Dec 16 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/uplift-modelling-1UpliftModelling入門(1)9448Mar 4 2012
https://www.slideshare.net/SatoshiKitajima2/jfssa-taikai-opensourceオープンソースのデータ分析ソフト3製品「RapidMiner」「NYSOL」「RevolutionREnterprise(RRE)※Rの商用版」のご紹介9388Sep 14 2014
https://www.slideshare.net/stakemura/20111127-sales-predicitionテキストマイニングで発掘!?売上とユーザーレビューの相関分析9281Dec 1 2011
https://www.slideshare.net/minoruetoh/ss-63032340イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化9274Jun 14 2016
https://www.slideshare.net/shoheihido/130328-slideshare(道具としての)データサイエンティストのつかい方9163Mar 28 2013
https://www.slideshare.net/TokorosawaYoshio/tokyor31-22286130TokyoR#31初心者セッション9150Jun 1 2013
https://www.slideshare.net/komiyaatsushi/ss-13426895ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション-レコメンデーション最前線(?)-#TokyoWebmining19th9121Jun 23 2012
https://www.slideshare.net/langstat/osakar7OsakaR_7:Rでテキストマイニングをする前に8985Feb 10 2012
https://www.slideshare.net/recruitcojp/hadoop2013Hadoopカンファレンス20138975Jan 23 2013
https://www.slideshare.net/asanohirosuke/twitter-13633045Twitterインフルエンサー影響力測定サービスの現状と課題8818Jul 13 2012
https://www.slideshare.net/wdkz/tokyor16-wdkzTokyo.R#16wdkz8813Sep 8 2011
https://www.slideshare.net/TokorosawaYoshio/r42-38524641TokyoR42_around_chaining8633Aug 30 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor42rdatamining18Tokyor42_r_datamining_188625Aug 30 2014
https://www.slideshare.net/sstat3/aic-8793604変数選択におけるAICの利用:理論と実装8394Aug 7 2011
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/cross2012-11646114データマイニングCROSS第2部-機械学習・大規模分散処理8371Feb 18 2012
https://www.slideshare.net/yokkuns/ss-12901795異常行動検出入門(改)8150May 11 2012
https://www.slideshare.net/youheiyamaguchi/jawsug-nagoya-20130406-awsJAWS-UGNagoya20130406物体認識システムを支えるAWS8019Apr 6 2013
https://www.slideshare.net/MakotoSugishita/sap-hana-46477773SAPHANAは単なるインメモリーデータベースじゃなくて(賢い)アプリの開発・実行プラットフォーム7952Mar 31 2015
https://www.slideshare.net/langstat/let2011LET2011:Rによる教育データ分析入門7836Aug 4 2011
http://www.slideshare.net/yokkuns/2012-cross-1エンジニアサポート新年会2012データマイニングcross第1部7742Feb 12 2012
https://www.slideshare.net/smartnews/smart-news-webminingSmartNewsのWebminingを支えるプラットフォーム7720Aug 1 2015
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahout-jp-tokyowebmining-11th-mahoutjpMahoutJP-#TokyoWebmining11th#MahoutJP7661Jun 11 2011
https://www.slideshare.net/rawwell/nlp-presentationテキストマイニングとNLPビジネス7627Nov 2 2008
https://www.slideshare.net/nakamuu/fbtips-publicFB投稿分析とパネル調査によるFBページ運営Tips7609Nov 25 2012
https://www.slideshare.net/hiratake55/r-for-cloud-computing-43609330「RforCloudComputing」の紹介7549Jan 17 2015
https://www.slideshare.net/hoxo_m/bokete-player-r-webBoketeplayerの裏側~Rで作るWebアプリケーション~7527Aug 30 2014
https://www.slideshare.net/todesking/ss-7654338概観テキストマイニング7415Apr 17 2011
https://www.slideshare.net/shotayasui/ss-67818872計量経済学と機械学習の交差点入り口(公開用)7354Oct 29 2016
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/ss-64699644シンギュラリティ以前7330Aug 4 2016
https://www.slideshare.net/Typhon666_death/ss-52054977人工知能の概論の概論と セキュリティへの応用(的な~(改)7291Aug 25 2015
https://www.slideshare.net/minoruetoh/ai-64298279投資会社から見た人工知能(Ai)の事業化トレンド7170Jul 22 2016
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/10-web-tokyowebmining10回開催記念「データマイニング+WEB~データマイニング・機械学習活用による継続進化~」ー第10回データマイニング+WEB勉強会@東京ー#TokyoWebmining6984Feb 27 2011
https://www.slideshare.net/iktakahiro/tokyo-webmining-datamanagementplatformredshift20130921DataManagementPlatform構築におけるRedshift徹底活用in#TokyoWebmining29th6976Sep 21 2013
https://www.slideshare.net/yokkuns/sakuteki02-yokkunsSakuteki02yokkuns6923Apr 15 2011
https://www.slideshare.net/wdkz/tokyor21-wdkzpublishRが苦手な人にもRを使って頂くために~RcommanderとRook~6883Mar 10 2012
https://www.slideshare.net/iakiyama/50-webアンカンファレンス@第50回データマイニング+WEB@東京6826Jan 15 2016
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyowebmining19-data-fusionTokyowebmining19datafusion6806Jun 23 2012
https://www.slideshare.net/dsuket/ss-57488780いまさら聞けない機械学習のキホン6718Jan 26 2016
https://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/20140802-nttd-sparkosckyotoNTTデータにおけるApacheSparkへの取り組み6630Aug 4 2014
https://www.slideshare.net/teramonagi/rexcel菩薩でもわかる!Rで動かすExcelアドインの作り方6579Mar 9 2012
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/tech-lab-paak20150601TechLabPaak講演会201506016532Jun 3 2015
https://www.slideshare.net/kan_yukiko/tokyo-webmining-20111127Tokyowebmining発表資料201111276460Nov 27 2011
https://www.slideshare.net/recruitcojp/ss-15925931ビッグデータ&データマネジメント展6458Jan 9 2013
https://www.slideshare.net/atsnakada/ss-10253575ビッグデータ革命クラウドがコモデティ化する「奇跡」6444Nov 21 2011
https://www.slideshare.net/naomikawashima52/tokyowebmining36thtokyowebmining36th国立病院機構における診療情報分析6425May 23 2014
https://www.slideshare.net/KazukiBaba/x-60980414人工知能Xファッション最前線6371Apr 16 2016
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/k-31921914K匿名と濡れ衣6353Mar 4 2014
https://www.slideshare.net/nezuQ/webornotWebスクレイピングのセーフorNOT6310Jul 26 2014
https://www.slideshare.net/MasayukiIsobe/rdfowlRDF/OWLの概要及びOSS実装、及び活用イメージについて6163Sep 27 2014
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobage-ibis-2012『Mobageの大規模データマイニング活用と意思決定』-#IBIS2012-ビジネスと機械学習の接点-6128Jan 23 2014
https://www.slideshare.net/checkpoint77/python-55444998スクレイピングとPython6117Nov 24 2015
https://www.slideshare.net/sfchaos/rsparkRユーザのためのspark入門6068Jun 20 2015
https://www.slideshare.net/imaifactory/ss-23683076クラウドネイティブなアーキテクチャでサクサク解析5955Jun 29 2013
https://www.slideshare.net/pfi/comppfiseminarcomp_pfiseminar5927Jun 21 2012
https://www.slideshare.net/yuszk/sns-46106804テキストからのSNSユーザ位置推定手法と活用事例紹介5860Mar 21 2015
https://www.slideshare.net/fujibee/tokyo-webmining12-8349942TokyoWebmining#12Hapyrus5834Jun 19 2011
https://www.slideshare.net/takashikaneda/iot-64303964物体認識IoTサービスを支える技術〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜5765Jul 23 2016
https://www.slideshare.net/satonaoki/20161219teratail[teratailStudy~機械学習編#2~]MicrosoftAzureのAI関連サービス5765Dec 19 2016
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobageanalytics-cross-2014『MobageのAnalytics活用したサービス開発』-データマイニングCROSS2014#CROSS20145764Jan 23 2014
https://www.slideshare.net/kentatanaka5832/20130831-tokyo-rtanakaRで項目反応理論、テキストマイニング、Rの研修やってますという三題噺(33rd#TokyoR)5714Aug 30 2013
https://www.slideshare.net/daisukei/azure-data-printMicrosoftAzure-SQLDataWarehouse5711Jul 27 2015
https://www.slideshare.net/wdkz/rwebrapacheRでつくるWebアプリ~rApache編~5678May 25 2012
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/ppdm-2006PPDM-20065618Jun 17 2014
https://www.slideshare.net/wataruhonda14/ss-34534345勝てるデータ分析5618May 11 2014
https://www.slideshare.net/recruitcojp/webdb-forum-2013WebDBForum20135582Dec 8 2013
https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/ss-30554896[よくわかるクラウドデータベース]AmazonRDSforSQLServer導入事例5582Jan 28 2014
https://www.slideshare.net/Prunus1350/tokyo-r-36ltTokyoR第36回LTRで部分空間法5576Feb 22 2014
https://www.slideshare.net/pfi/tutpfi2012tut_pfi_20125484Jun 12 2012
https://www.slideshare.net/saynoway66/ss-9661561マーケティングリサーチへのテキストマイニングの活用5478Oct 12 2011
https://www.slideshare.net/eguchiakifumi/qsar-57118213子どもたちの未来を支える機械学習:定量的構造活性相関(QSAR)による有機ハロゲン化合物の母子間移行率予測5446Jan 16 2016
https://www.slideshare.net/pfi/20120921-nishikawa-14461755基調講演:「多様化する情報を支える技術」/西川徹5418Sep 25 2012
https://www.slideshare.net/kosasaki/20160220-ms-web20160220MSのビッグデータ分析基盤-データマイニング+WEB@東京5317Feb 20 2016
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor14-rTokyor14-R言語でユニットテスト5259May 28 2011
https://www.slideshare.net/yokkuns/3-3754435データマイニング勉強会35220Apr 16 2010
http://www.slideshare.net/hamadakoichi/web-4023817データマイニング+WEB勉強会@東京-蓄積データの有効活用-5159May 9 2010
https://www.slideshare.net/aa_aa_aa/r-40987090効果測定入門Rによる傾向スコア解析5121Nov 1 2014
https://www.slideshare.net/nagayoshi3/11web-8283863研究者の研究履歴による学術の動向の把握とその予測(第11回データマイニング+WEB@東京)5075Jun 12 2011
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor13-yjdnjlptokyorTokyor13-YjdnJlpパッケージとTokyo.R翻訳プロジェクトの紹介5037Apr 29 2011
https://www.slideshare.net/recruitcojp/web-db2012-15382767WebDBForum2012基調講演資料5026Nov 28 2012
https://www.slideshare.net/satonaoki/microsoft-azure-machine-learning-69700998MicrosoftAzureの機械学習サービス(AzureMachineLearning/MicrosoftCognitiveServices)5016Nov 30 2016
https://www.slideshare.net/rawwell/sbm-presentation私がチャレンジしたSBMデータマイニング4922Nov 2 2008
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/dataminingincs-lbibusiness業務プロセス改革とデータマイニング-2010年度LBIビジネス講演会4917May 13 2010
https://www.slideshare.net/oshiro40/ss-5045338地図・位置情報のデータマイイング4903Aug 24 2010
https://www.slideshare.net/hijiki_s/20150418-tokyo-webminingLHCにおける素粒子ビッグデータの解析とROOTライブラリ(BigDataAnalysisatLHCandROOT)4894Apr 18 2015
https://www.slideshare.net/yokkuns/cross2014-30253506Cross2014ドリコムのデータマイニング活⽤用事例例-‐‑‒リアルタイムギルドバトルのマッチング最適化-‐‑‒4890Jan 21 2014
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/jc-20141003-tjoJc20141003tjo4888Oct 3 2014
https://www.slideshare.net/hanakk36/ss-17103478エクセルで出来るデータマイニング・データ分析入門勉強会 ダイジェスト版4878Mar 11 2013
https://www.slideshare.net/ssuserd04a4e/fpgax6hayashiFPGAX6_hayashi4875Feb 2 2015
https://www.slideshare.net/shoheihido/jubatus-26746944Jubatusが目指すインテリジェンス基盤4839Oct 1 2013
https://www.slideshare.net/recruitcojp/ss-14370559ビッグデータ活用支援フォーラム4784Sep 21 2012
https://www.slideshare.net/yokkuns/uplift-modelling傾向スコア解析とUpliftModelling4748May 26 2012
https://www.slideshare.net/wdkz/tokyor30-wdkzR-3.0.0でGLM4722Apr 19 2013
https://www.slideshare.net/drecom/rubypythonistaRubyの会社でPythonistaが三ヶ月生き延びた話4709May 10 2012
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor22-selection-biasTokyor22selectionbias4666Apr 28 2012
https://www.slideshare.net/isseing333/vi-13221227おしゃスタVI倉橋4657Jun 6 2012
https://www.slideshare.net/takashijozaki1/ats-seminar141022mod-tjo『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』で目指したもの・学んでもらいたいもの4614Oct 27 2014
https://www.slideshare.net/TeruyukiSakaue/ss-63441067機械学習による積極的失業〜オウンドメディアの訪問予測4581Jun 25 2016
https://www.slideshare.net/after311/ss-31274094ビジネス・インテリジェンス4569Feb 16 2014
https://www.slideshare.net/shoheihido/kdd-25788780今年のKDDベストペーパーを実装・公開しました4520Sep 1 2013
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-3569085[R勉強会][データマイニング]プロセス・リソース・グラフと数理統計解析4499Mar 26 2010
https://www.slideshare.net/YutakaShimada/text-mining-rstartupv10さくっとはじめるテキストマイニング(R言語)  スタートアップ編4494Mar 3 2016
https://www.slideshare.net/sfchaos/c-31786840データサイエンスワールドからC++を眺めてみる4472Feb 28 2014
https://www.slideshare.net/sfchaos/ss-27123062アクションマイニングを用いた最適なアクションの導出4458Oct 12 2013
https://www.slideshare.net/takumahatano18/r-33700633Rで野球のデータ解析がしたい(データが欲しい)4449Apr 18 2014
http://www.slideshare.net/hamadakoichi/opeining[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会]創設の思い・目的・進行方針4414Apr 16 2010
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/dp-trend差分プライバシーによる時系列データの扱い方4398Jul 19 2014
https://www.slideshare.net/bob3/cfakepathtokyo-webmining3-201004tokyowebmining32010.04.17.4306Apr 16 2010
https://www.slideshare.net/from2001/ss-29919349勉強会資料:プログラムもアルゴリズム理解も不要な機械学習テキストマイニング4282Jan 11 2014
https://www.slideshare.net/yskn67/ss-57118877パーソナル広告配信徹底入門4241Jan 16 2016
https://www.slideshare.net/yanashi/tokyowebminingTokyoWebmining4195Jun 20 2010
https://www.slideshare.net/ShujiOchi/1-kpi第1回関西ソーシャルゲーム勉強会kpi発表4188Oct 6 2012
https://www.slideshare.net/tonets/prml14PRMLChapter144151Jan 7 2013
https://www.slideshare.net/wdkz/ss-42418029ハイレゾの話4058Dec 6 2014
https://www.slideshare.net/saicologic/ss-42151016バイラルメディアの可視化拡大版4030Nov 29 2014
https://www.slideshare.net/kazuya_obanayama/ss-36100599ユーザー分析における特徴量の作り方4029Jun 20 2014
https://www.slideshare.net/sfchaos/julia-39591233Juliaで並列計算3982Sep 27 2014
https://www.slideshare.net/eguchiakifumi/tokyo-webmining-43Tokyowebmining43"化学物質汚染のデータ解析・リスク評価についての私見"3935Feb 27 2015
https://www.slideshare.net/nakayoshix/2015-0801-tokyo-webmining-51172145クラウド温泉への誘い2015-08-01「第48回データマイニング+WEB@東京」版3927Aug 1 2015
https://www.slideshare.net/takahirayamaguchi/20130921web-mining-yamaguchi20130921(webminingyamaguchi)3834Sep 26 2013
https://www.slideshare.net/Uchino/ss-26296140『ビッグデータ時代を勝ち抜くデータマネジメント』 セミナー資料3833Sep 18 2013
https://www.slideshare.net/YoichiTomi/ss-5774686アクセスデータ収集と解析3831Nov 14 2010
http://www.slideshare.net/Prunus1350/tokyo-r-37Rで学ぶデータマイニングI第8章〜第13章3828Mar 29 2014
https://www.slideshare.net/YoshifumiSeki/techcompass推薦システムになにができるのか-Techcompass3813Sep 26 2013
https://www.slideshare.net/karubi/web-mining-0822nodeネットワークマイニング(グラフ構造分析)3794Aug 22 2010
https://www.slideshare.net/yupa/ossbiversion2ビジネスインテリジェンス入門~OSSでBIを始めよう~version2(公開版)3791Sep 14 2012
https://www.slideshare.net/AntiBayesian/ss-10620707テキストマイニングのイメージと実際3751Dec 16 2011
https://www.slideshare.net/DaisukeNogami/20131031-cloudcomputingslideshare20131031首都大学東京cloud_computing講演会講演資料(野上)3718Oct 31 2013
https://www.slideshare.net/softlayerjp/intel-presentation-for-soft-layer-summit-tokyo-2015クラウド、ビッグデーター、IoTの進化を支えるインテルの技術革新3714Sep 9 2015
https://www.slideshare.net/foota/nttr-study-20130206shareNttrstudy20130206_share3695Feb 7 2013
https://www.slideshare.net/DataScientist_JP/ss-45104018データサイエンティスト協会会員制度のご案内3653Feb 24 2015
https://www.slideshare.net/kurikiyo/ss-17693757避けては通れないビッグデータ周辺の重要課題3611Mar 25 2013
https://www.slideshare.net/MasahiroSato2/ss-65646039レコメンド研究のあれこれ3588Sep 3 2016
https://www.slideshare.net/yanashi/r-3847999財布にやさしいRを使ったデータマイニング3546Apr 25 2010
https://www.slideshare.net/SatoruYamamoto/ss-32759158判別分析3541Mar 26 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/japan-r2-ltyokkunsJapanr2lt_yokkuns3519Nov 27 2011
https://www.slideshare.net/teramonagi/r-1Rで時系列をスマートに捌く方法のご相談(Tokyo.R#09)3513Sep 19 2010
https://www.slideshare.net/AraiHiromi/genomeprivacysurveyver1genomeprivacysurvey_arai_14033484Jul 24 2014
https://www.slideshare.net/nemupm/osaka-python-lt20141021ツイートの取得と解析の間3444Oct 21 2014
https://www.slideshare.net/mitsuoshimohata/ss-35827973ハイブリッド型樹木法3443Jun 13 2014
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/gan-training-techniquesGANの学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換3417Apr 21 2017
https://www.slideshare.net/pecorarista/ss-51761860スペクトラル・クラスタリング3404Aug 18 2015
https://www.slideshare.net/zgmfx20a/tokyowebmining41-42856224Tokyowebmining413376Dec 18 2014
https://www.slideshare.net/langstat/clcwr2012ltCLCWR2012_LT:ggplot2を使ったグラフィックス入門3368Apr 6 2012
https://www.slideshare.net/YasushiGunya/20160326-tviattokyowebminingshare20160326TVI_at_TokyoWebmining_Share3341Mar 26 2016
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/keio-2015723匿名化の技術的俯瞰ー匿名加工情報の観点から3328Jul 20 2015
https://www.slideshare.net/srockstyle/awsrubyAwsとrubyで作るビッグデータ解析の裏側3324Jun 21 2014
https://www.slideshare.net/toutouzone/20130313-osca-hadoop20130313OSCAHadoopセミナー3305Mar 14 2013
https://www.slideshare.net/yuichy/lgy-dataviz-140627データをわかりやすく可視化する「データビジュアライゼーション」勉強会3292Jul 2 2014
https://www.slideshare.net/hajimesasaki1/wi2-55598897WI2研究会(公開用)“データ分析でよく使う前処理の整理と対処”3275Nov 28 2015
https://www.slideshare.net/langstat/doshisha-2011-decDoshisha_2011:言語データの視覚化3273Dec 5 2011
https://www.slideshare.net/SASJapan/sas-51892130SASによる機械学習入門3232Aug 21 2015
https://www.slideshare.net/shoe116/hadoop-ops-fabricHadoopOps&Fabric3190Jun 27 2015
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/ss-53794473匿名加工情報を使えないものか?(改訂版)3172Oct 11 2015
https://www.slideshare.net/AraiHiromi/hiromi-arai-jsbi-personalgenomeHiromiaraijsbipersonalgenome3132Oct 3 2014
https://www.slideshare.net/clicktx/ss-15377835おとなのテキストマイニング3130Nov 27 2012
https://www.slideshare.net/youheiyamaguchi/kurusugawa-profile来栖川電算の技術紹介3016Apr 8 2014
http://www.slideshare.net/ajiyoshi/26-web26データマイニングweb3014Sep 26 2010
https://www.slideshare.net/komiyaatsushi/random-walk【補足資料】協調フィルタリングにおける希薄問題の解決法-Randomwalk3007Nov 27 2010
https://www.slideshare.net/aistmotomura/20130528-22395874東大計数特別講義201305282967Jun 3 2013
https://www.slideshare.net/pfi/mlabokanoharamlabforum2012_okanohara2909Dec 12 2012
https://www.slideshare.net/gorof/mobage-open-platform-and-mobage-sdk-for-air-11965977MobageOpenPlatformandMobageSDKforAIR2883Mar 11 2012
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/ss-59807311数式を使わないプライバシー保護技術2866Mar 21 2016
https://www.slideshare.net/gloops_slide/gloopsgloops流データアナリストの部署間連携術2832Oct 21 2014
https://www.slideshare.net/showyou/mobagehadoopMobageのhadoop活用環境と適用方法2832Sep 27 2011
https://www.slideshare.net/KentaOono/20140925-pfi-seminar-how-to-develop-experimentoriented-programsHowtoDevelopExperiment-OrientedPrograms2781Sep 24 2014
https://www.slideshare.net/ogashin/web-oga-shin第4回データマイニング+Web勉強会(ogashin)2778May 16 2010
https://www.slideshare.net/Memberscorp/dmp-45586801マーケティングオートメーション,プライベートDMP,ビジネスインテリジェンスの連携活用事例2766Mar 8 2015
https://www.slideshare.net/shinyorke/inceptiondeckhack-python【Inception-Deck】野球Hack!-Pythonを用いたデータ分析と可視化2727Sep 19 2015
https://www.slideshare.net/gepuro/introduction-of-rmecabIntroductionofRMeCab2684Nov 29 2011
https://www.slideshare.net/RyuichiMatsumoto/cytoscapephpmpixivのタグ情報+cytoscape+PHPで、「魔法少女まどか☆マギカ」をネットワーク分析2643Aug 11 2014
http://www.slideshare.net/imjofficial/icon-imj-conference2013-session1Iconimjconference2013session1リアルタイムでの意思決定によるマーケティング最適化2641Oct 29 2013
https://www.slideshare.net/techblogyahoo/hadoopyahoo-japan-6606518Hadoop~Yahoo!JAPANの活用について~2640Jan 17 2011
https://www.slideshare.net/cyberagent/cwt2016サイバーエージェントにおけるデータの品質管理について#cwt20162622Nov 15 2016
https://www.slideshare.net/langstat/osakar4OsakaR_4:R言語によるコーパス分析入門2561Nov 30 2010
https://www.slideshare.net/MasanoriTakano1/web-56357720データにまつわるWeb業界の仕事について2532Dec 22 2015
https://www.slideshare.net/sleipnir002/japanr-2Japan.r2データベース2524Dec 4 2011
http://www.slideshare.net/kitora/2-15439731第2回関数型言語勉強会大阪2520Dec 1 2012
https://www.slideshare.net/takayukifuwa/moodle-55544613なるほどわかった!Moodleログの仕組みと可視化2492Nov 26 2015
http://www.slideshare.net/WinderJason/slide-share-21228321MakeLeaps-0to6,000in1.5Years2476May 15 2013
https://www.slideshare.net/ippei_suzuki/neo4jrdbグラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介2435Oct 28 2015
https://www.slideshare.net/yuishikawa/bdasspark-29321485BdasとSpark概要2424Dec 18 2013
http://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor39-yokkunsTokyor39yokkuns2407May 31 2014
https://www.slideshare.net/yishii_0207/ss-51943112データマイニングの手法を用いた英語ライティング研究―プロセスとプロダクトの観点から―2399Aug 22 2015
https://www.slideshare.net/yokkuns/japan-r2-tokyorJapanr2tokyor2372Nov 27 2011
https://www.slideshare.net/tokyowebmining-common/shimizu1620ビッグデータとクラウドソーシング2362Apr 1 2014
https://www.slideshare.net/bonprosoft/azure-ml-satonamaAzureMLで何かやる2359Jun 1 2015
https://www.slideshare.net/MasanoriTakano1/amebarAmebaソーシャルゲームにおけるr活用の体制と事例のご紹介2339Jul 29 2013
https://www.slideshare.net/techblogyahoo/hadoopyahoo-japan-8476351Hadoop~Yahoo!JAPANの活用について~2339Jul 1 2011
https://www.slideshare.net/keisukeosone/gunosy-118Gunosyデータマイニング研究会#118これからの強化学習2321Apr 16 2017
https://www.slideshare.net/ryoheifujimaki7/hokkaido-univgcoe-ryoheifujimaki20130308TowardResearchthatMatters2320Mar 9 2013
https://www.slideshare.net/ykiyota/07-5524651マイニング探検会#072319Oct 22 2010
https://www.slideshare.net/lesamoureuses/amazon-11777295徳丸本とAmazonと僕2306Feb 27 2012
https://www.slideshare.net/isseing333/ss-15186563【スクー】業務改善のためのデータサイエンス2286Nov 15 2012
https://www.slideshare.net/iktakahiro/ss-55747510俺のアソシエーション分析がこんなに効果がでないわけがない-最終回-2270Dec 2 2015
https://www.slideshare.net/nlab_utokyo/lab-introduction-2014Labintroduction20142266Jun 15 2014
https://www.slideshare.net/AraiHiromi/ppdmPPDM解説-short2261Feb 25 2014
https://www.slideshare.net/sfchaos/julia-47433829Juliaによる予測モデル構築・評価2225Apr 26 2015
https://www.slideshare.net/tsubosaka/riak-searchforaggregationRiakSearch2.0を使ったデータ集計2213Jul 2 2014
https://www.slideshare.net/hamadakoichi/web-3769516参加者の声・改善策・次回開催-第3回データマイニング+WEB勉強会@東京(2010/4/17)2199Apr 18 2010
https://www.slideshare.net/eatsushi/20130612-ibm-bigdataseminarstreams20130612ibmbig_dataseminar_streams2196Jun 12 2013
https://www.slideshare.net/keisukeosone/html5techbuzz8html5HTML5を用いたセマンティックな文書作成【TechBuzz】第8回HTML5開発技術勉強会〜先行事例紹介/交流会〜2191Dec 13 2012
https://www.slideshare.net/MasanoriTakano1/webdb-forum-2015新参者は如何にして新たなグループになじむのか? ソーシャルゲームにおける分析事例|WEBDBForum20152188Nov 24 2015
https://www.slideshare.net/mina127/2-10623811テキストマイニング(2)2180Dec 17 2011
https://www.slideshare.net/sugiyama_k/spark-streaming-62573392SparkStreamingを使ってみた~Twitterリアルタイムトレンドランキング~2173May 31 2016
https://www.slideshare.net/shima__shima/icml2015-51864483ICML2015読み会資料2136Aug 20 2015
https://www.slideshare.net/youheiyamaguchi/amazonaws-jawsug-nagoya-2-20111029来栖川電算におけるAmazonAWS活用事例JAWSUGNagoya勉強会第2回201110292124Oct 29 2011
https://www.slideshare.net/MasanoriTakano1/ss-65777107サラリーマンのための計算社会科学2108Sep 7 2016
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/ss-53400381リクルートライフスタイル全サービス横断のリアルタイムログ収集・可視化・分析基盤2099Oct 1 2015
https://www.slideshare.net/NYSOL/nysoloss【NYSOL】ビッグデータをシンプル・高速に!日本発の大規模データ解析用OSS2082Jun 27 2014
http://www.slideshare.net/rinrin1981/ss-6589648賃料相場のデータマイニング2066Jan 16 2011
https://www.slideshare.net/cyberagent/amebar-29750595AmebaソーシャルゲームにおけるR活用の体制と事例のご紹介2063Jan 6 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor24-yokkunsTokyor24yokkuns2051Jul 7 2012
https://www.slideshare.net/YudaiShinbo/rtwitter-52917331RでTwitterテキストマイニング2029Sep 18 2015
https://www.slideshare.net/hironorimiura/voyage-group-40183226VOYAGEGROUPの成長する勉強会カルチャー2017Oct 13 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/complex-network-wspercolationComplexnetworkws_percolation1975May 22 2012
https://www.slideshare.net/rakutentech/infoplosion情報爆発シンポジウム infoplosion1968Jan 23 2012
https://www.slideshare.net/takeda/ss-24696869最近のデータ分析の潮流(仮)1966Jul 28 2013
https://www.slideshare.net/akiaki5516/15-0117-r150117r言語活用事例-外部公開用1965Jan 17 2015
https://www.slideshare.net/teruok/about-bi-20140325AboutBI(2014/03/25)1964Mar 25 2014
https://www.slideshare.net/DataScientist_JP/ss-63125108データサイエンスの全体像1962Jun 16 2016
https://www.slideshare.net/localgoodyokohama/627-365816286月27日データをわかりやすく可視化する「データビジュアライゼーション」勉強会 矢崎裕一さんプレゼン資料1951Jul 3 2014
https://www.slideshare.net/naomikawashima52/riak-meetuptokyo5RiakでつくるHealthcareDatabase1938Jan 22 2015
https://www.slideshare.net/yokkuns/japan-r-15449897第3回Japanrパネルディスカッション1905Dec 2 2012
http://www.slideshare.net/YatsushiKuma/ss-47612661テキストマイニングによる「詩を評する言葉」の傾向分析1855Apr 30 2015
https://www.slideshare.net/torazuka/9-12036727『入門ソーシャルデータ』9章1853Mar 16 2012
https://www.slideshare.net/Prunus1350/prml-834パターン認識と機械学習§8.3.4有向グラフとの関係1849Jul 21 2013
https://www.slideshare.net/infinite_loop/open-i-lvol2利益はデータベースの中にあった!1849Jun 23 2014
https://www.slideshare.net/katsuyukiseino/rg-47393369○R連携g1840Apr 24 2015
https://www.slideshare.net/wdkz/wdkzデータサイエンティストカジュアルトークbywdkz1831Sep 8 2013
https://www.slideshare.net/ShinyaShimizu/ss-30373375ビックリドッキリメカ受賞作品1818Jan 23 2014
https://www.slideshare.net/tadayukionishi/data-mining-with-r-bloom-algaeDataMiningwithRalgaebloomcase1796Jul 7 2012
https://www.slideshare.net/yoshinoriyamanouchi12/ss-55599472データ活用を進めるために必要なこと1783Nov 28 2015
https://www.slideshare.net/DellTechCenterJapan/ss-40466408【講演資料】ビッグデータ時代の経営を支えるビジネスアナリティクスソリューション1771Oct 19 2014
https://www.slideshare.net/IchiroMaruta/ss-72903584データでみる機械学習と制御理論の類似点と相違点1768Mar 7 2017
https://www.slideshare.net/yuishikawa/2012-0202-big-data-analysis-as-mixiblog201202-02mixiengineer'sseminor#31766Mar 14 2012
https://www.slideshare.net/Cloudera_jp/strata-hadoop-world-2014-cwt2014-41385036Strata+HadoopWorld2014レポート#cwt20141757Nov 10 2014
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/nakagawa-jurist20133Nakagawajurist-2013-31755Feb 27 2014
https://www.slideshare.net/keisukeosone/d3js-44385626d3jsハンズオン@E2D3ハッカソン1729Feb 7 2015
https://www.slideshare.net/otanet/ec-32240108大規模ECサイトにおける売上向上施策の一考察1728Mar 12 2014
https://www.slideshare.net/tskitaga/20141111-excelデータ分析でExcelを活用しよう1722Nov 13 2014
https://www.slideshare.net/yanashi/adtech2013-audiencemergerAdtech2013audiencemerger1714Sep 19 2013
https://www.slideshare.net/makotouehara39/touch-the-mahoutTouchthemahout1710Dec 12 2013
http://www.slideshare.net/oracle4engineer/20151110-cloudera-world2015oracle-55071061ClouderaWorldTokyo2015Oracleセッション資料 「ビッグデータ/IoTの最新事例とHadoop活用の勘所」1686Nov 13 2015
https://www.slideshare.net/T2C_/hello-deeplearningHellodeeplearning!1668Oct 25 2014
https://www.slideshare.net/kensukemitsuzawa/learning-to-rank-25739467Learningtorankの評価手法1667Aug 29 2013
https://www.slideshare.net/SASJapan/sas-enterprise-miner-51897950SASEnterpriseMinerを使用した機械学習1666Aug 21 2015
http://www.slideshare.net/ykiyota/10-6731429マイニング探検会#101652Jan 28 2011
https://www.slideshare.net/keisukeosone/5-162919455分で分かった気になるリーンスタートアップ(用語編)1635Feb 1 2013
https://www.slideshare.net/YutaroIkeda1/ss-29933559第一回データ解析勉強会1612Jan 12 2014
https://www.slideshare.net/ssuserdc6011/r-56424333Rで売上予測のデモ(回帰分析)1582Dec 24 2015
https://www.slideshare.net/AkiraIzumi1/ppdm-43421567パーソナルデータ活用におけるプライバシー保護データマイニング(PPDM)の適用1581Jan 12 2015
https://www.slideshare.net/KojiSekiguchi/wikipedia-17245344系列パターンマイニングを用いた単語パターン学習とWikipediaからの組織名抽出1580Mar 15 2013
https://www.slideshare.net/hontolab/motto-27669041図書館データを研究推進にMOTTO利活用するための情報デザイン@京都大学図書館勉強会201310251574Oct 28 2013
https://www.slideshare.net/tetsutalow/20131209-csec-it20131209CSECITリスク研究会デジタルフォレンジック研究会合同研究会1557Dec 8 2013
https://www.slideshare.net/toritorix/niconico-24674046第二回ニコニコ学会βデータ分析研究会1553Jul 27 2013
https://www.slideshare.net/modaista/20150528-esrigis20150528ナイトレイESRIジャパンGISフォーラム2015_ビッグデータセッションスライド1535Jun 1 2015
https://www.slideshare.net/InsightTechnology/sql-server2012C25SQLServer2012概要とMicrosoftのSelf-ServiceBIbyTsuyosiKitagawa1512Jun 28 2013
https://www.slideshare.net/tetsuroito/20120326-zansa-02-043820120326zansa勉強会発表資料(公開用)0204-381505Apr 6 2012
https://www.slideshare.net/nakapara/ksk-36364457オープンソースを利用した新時代を生き抜くためのデータ解析1503Jun 26 2014
https://www.slideshare.net/minoruetoh/ai-67152184ドコモの取り組みを事例としたクラウドとAi1497Oct 14 2016
https://www.slideshare.net/kazumakadomae/lt-57506080LT資料1464Jan 26 2016
https://www.slideshare.net/ShinyaNakazawa/ss-14284326ログ解析の次にあるもの(リレーションシップリターゲティング)1452Sep 14 2012
https://www.slideshare.net/ykiyota/01-3731524マイニング探検会#011432Apr 15 2010
https://www.slideshare.net/yukiokubo169/m2miot-56000250M2M/IoTとは何か?「モノのインターネット」で変貌する世界の今と未来1427Dec 10 2015
https://www.slideshare.net/datavizjapan/dvj-oihデータ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナー1421Apr 27 2015
https://www.slideshare.net/kurodakuroda/ss-29987290ビジネスインテリジェンスセミナー1417Jan 13 2014
https://www.slideshare.net/talendkk/2014-32564281データマネジメント20141385Mar 20 2014
https://www.slideshare.net/KazukiBaba/ss-73624006動的最適化の今までとこれから1373Mar 25 2017
https://www.slideshare.net/nobuyukikawagashira/twitter-topic-analysisnlp202Twitterテキストのトピック分析1368Dec 15 2014
https://www.slideshare.net/ShinyaNakazawa/markezine-day-2012-gdo-nakazawaMarkezineday2012gdonakazawa1341Mar 22 2012
https://www.slideshare.net/DataScientist_JP/09-53539349データサイエンティスト協会木曜勉強会#09『意志の力が拓くシステム~最適化の適用事例から見たデータ活用システムの現在と未来~』1338Oct 5 2015
https://www.slideshare.net/SASJapan/sas-51898155SASによるテキスト・アナリティクス入門1324Aug 21 2015
https://www.slideshare.net/uhuru_jp/bi-16641251【セミナー資料】ソーシャル×ビッグデータ×Biで切り開くこれからの企業のあり方1324Feb 20 2013
https://www.slideshare.net/torutakahashi100/draft-ramda-archtecture-by-treasuredata(Draft)lambdaarchitecturebyusingTreasureData1324Oct 30 2014
https://www.slideshare.net/minoruetoh/ss-55912126企業におけるイノベーションの挑戦1312Dec 7 2015
http://www.slideshare.net/kashitan/20140625-r-fortokyor20140625rでのデータ分析(仮)for_tokyor1309Nov 28 2015
http://www.slideshare.net/ykiyota/03-4611166マイニング探検会#031306Jun 25 2010
https://www.slideshare.net/minoruetoh/ss-23306443スマートライフのパートナーを目指すドコモr&d(予告編)1298Jun 21 2013
https://www.slideshare.net/hongo3_5/5web-22980937ビッグデータを使ってソーシャルメディア運用を最適化する(第5回若手webエンジニア交流会)1293Jun 14 2013
https://www.slideshare.net/kazuoishii20/ss-38471017BGIWebinarAug28,2014"Genomewidemethylationanalysisandanalytics"1289Aug 28 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/japanr01Japanr011270Nov 26 2010
https://www.slideshare.net/masahirokanazaki/ss-15292933ハイブリッドロケットエンジンによる多段式打ち上げ機1248Nov 22 2012
https://www.slideshare.net/minoruetoh/ss-55677875ビッグデータによる社会イノベーションの実現(公開版)1248Dec 1 2015
https://www.slideshare.net/toritorix/ss-45968497金融情報における時系列分析1237Mar 17 2015
https://www.slideshare.net/ossaj/ossaj20141オープンソースで開くビッグデータの扉1236Jul 31 2014
https://www.slideshare.net/shunake12/ss-35313755参加型センシングの多次元データに対するプライバシー保護データマイニング1216May 30 2014
https://www.slideshare.net/RuoAndo/windows-os-malware自己組織化マップを用いたWindowsOSmalware挙動の可視化1201Oct 17 2013
https://www.slideshare.net/satonaoki/20170216devsumiai[DevelopersSummit2017]MicrosoftのAI開発機能/サービス1192Mar 2 2017
https://www.slideshare.net/takemikami/ss-66770647データウェアハウス入門(マーケティングデータ分析基盤技術勉強会)1175Oct 5 2016
https://www.slideshare.net/JUJU4607/uber-bayes-modelingpublicUberベイズ推定・モデリングを用いたユーザーの目的地予測1124Jun 10 2015
https://www.slideshare.net/yutosuzu/vol1-29160557統計勉強会Vol11110Dec 12 2013
https://www.slideshare.net/sum1kawa/wakate-2014-huyuWakate_2014_huyu1107Jan 24 2014
https://www.slideshare.net/tetsutalow/20120628-1348156220120628ビッグデータとプライバシー1103Jun 28 2012
https://www.slideshare.net/takosumipasta/ss-46657555データマイニング入門編 その21086Apr 5 2015
https://www.slideshare.net/rawwell/ss-presentation-715761データ・テキストマイニング1077Nov 2 2008
https://www.slideshare.net/keisukeosone/ss-27435588第一回チキチキ秋のデータサイエンスアイデアソン&ハッカソン』開催報告会アプリ名:守備視え〜る1064Oct 21 2013
https://www.slideshare.net/sesejun/datamining-5th-knnDatamining5thKnn1063Nov 10 2009
https://www.slideshare.net/InsightTechnology/dbts-tokyo-2014-d33-cassandra-shigeru-harasawa[dbtechshowcaseTokyo2014]L32:ApacheCassandraに注目!!(IoT,Bigdata、NoSQLのバズワードに振り回されるな!大企業が大規模運用するホンモノの実力)byDatastax原沢滋1055Nov 20 2014
https://www.slideshare.net/DataScientist_JP/ss-64187642データサイエンス業務と「ツール」1039Jul 20 2016
https://www.slideshare.net/ShushiNamba/r-50959904Rでベイズをやってみよう!(コワい本1章)@BCM勉強会1005Jul 27 2015
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/ss-62524549差分プライベート最小二乗密度比推定991May 30 2016
https://www.slideshare.net/ttpooh/2015autumn機械学習でデジタル広告を変える!@デブサミ2015autumn976Oct 15 2015
https://www.slideshare.net/kaigai/20170310indatabaseanalytics120170310_InDatabaseAnalytics_#1965Mar 11 2017
https://www.slideshare.net/hironoriwashizaki/ss-24803994パターンマイニング参考資料929Jul 31 2013
https://www.slideshare.net/keisukeosone/20150824-15-html5js-techbuzzhtml5excel2015/08/24第15回HTML5+JS勉強会【TechBuzz】資料「HTML5とデータ可視化とExcel」925Aug 25 2015
https://www.slideshare.net/SASJapan/sas-highperformance-analytics-51892554SASHigh-PerformanceAnalyticsによるビッグデータ解析922Aug 21 2015
https://www.slideshare.net/cyberagent/20131107-cwt2013wdkz20131107cwt2013-wdkz909Jan 6 2014
https://www.slideshare.net/rakutentech/ecai-69229186楽天のECにおけるAI技術の活用880Nov 18 2016
https://www.slideshare.net/devsumi/s8-54287167【デブサミ秋S8】データを活用したコンテンツ最適化のいろは878Oct 23 2015
https://www.slideshare.net/k_nsh_14/ss-12257616データマイニングにおける属性構築、事例選択876Apr 2 2012
https://www.slideshare.net/adtech-sat/ss-46768262[読]データ解析のための統計モデリング入門9章871Apr 8 2015
https://www.slideshare.net/oracle4engineer/20151209-ddd20151209OracleDDDオラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング863Dec 21 2015
https://www.slideshare.net/iakiyama/watson-summitWatsonsummit 公開用860Apr 28 2017
https://www.slideshare.net/daisuke-a-matsui/norikra-fluentd-elasticsearch-kibanaNorikra +Fluentd +Elasticsearch +Kibana リアルタイムストリーミング処理 ログ集計による異常検知853May 24 2016
https://www.slideshare.net/kaigai/plcuda-gpu-accelerated-indatabase-analyticsPL/CUDA-GPUAcceleratedIn-DatabaseAnalytics852Mar 25 2017
https://www.slideshare.net/kski0530/vim-41107588プラグインだけじゃない!そのままでもすごいvim848Nov 4 2014
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/cetcapture-everythingCET(CaptureEveryThing)プロジェクトにおけるﰀ機械学習・データマイニング最前線846Mar 8 2016
https://www.slideshare.net/keisukeosone/gunosy-97論文紹介@Gunosyデータマイニング研究会#97840Dec 22 2015
https://www.slideshare.net/TakeshiAkutsu/python21-71716573みんなのPython勉強会#21澪標アナリティクス井原様837Feb 3 2017
https://www.slideshare.net/ripper0217/ss-13203102データマイニングとは828Jun 5 2012
https://www.slideshare.net/it-innovation/20161101bpsorsoeiti20161101_ITスキル研究フォーラム主催セミナー講演資料_「SoR」と「SoE」を繋げる人材育成プラン_ITI関和美817Nov 22 2016
https://www.slideshare.net/masahirokanazaki/jaxa-23373717第21回新生流体科学セミナー@宇宙航空研究開発機構(JAXA)816Jun 23 2013
https://www.slideshare.net/takosumipasta/201501-44216379【アップロードテスト】データマイニング入門編_201501805Feb 3 2015
https://www.slideshare.net/kuromoyo/ss-24336085データマイニングのテロリズム応用793Jul 17 2013
https://www.slideshare.net/nakayoshix/20-51791422クラウド温泉2.0@小樽・プレゼン発表用資料(中村)“魔法企業Goo☆gle〜僕と契約して、Googlerになってよ!〜”785Aug 19 2015
https://www.slideshare.net/yanashi/ss-48872529アドテク業界七不思議766Jun 2 2015
https://www.slideshare.net/yanashi/finc-48872600Finc勉強会765Jun 2 2015
https://www.slideshare.net/ysuzuki-naist/nakamura-46065226NAISTビッグデータシンポジウム-情報中村先生755Mar 19 2015
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/railsbffRailsで作るBFFの功罪747Apr 3 2017
https://www.slideshare.net/Memberscorp/20141202-slideshare顧客インサイト分析サービスのご紹介/株式会社メンバーズ733Dec 3 2014
https://www.slideshare.net/mumeno/red-hat-forum-2015-tokyo-mumenoRedHatForum2015Tokyomumeno公開資料705Nov 9 2015
https://www.slideshare.net/takosumipasta/android-65447636Androidアプリ開発ことはじめ691Aug 28 2016
https://www.slideshare.net/satonaoki/20161218dotsbigdataazureai[ビッグデータオールスターズ]クラウドサービス最新情報機械学習/AIでこんなことまでできるんです!(Microsoft編)670Dec 18 2016
https://www.slideshare.net/ubilab_naist/2015-46597171研究室説明@オリエンテーション2015663Apr 2 2015
https://www.slideshare.net/stairlab/9-75339599時系列ビッグデータの特徴自動抽出とリアルタイム将来予測(第9回ステアラボ人工知能セミナー)652Apr 24 2017
https://www.slideshare.net/kensukemitsuzawa/brml-33-dseparationBrml3.3d-separation634Jan 22 2013
https://www.slideshare.net/michirosakamoto/10wordpress10分間でわかるWordPressのファイル構成615Apr 29 2016
https://www.slideshare.net/cyberagent/20141106cwtzenmyonaito-4184099220141106_cwt-zenmyo-naito610Nov 21 2014
https://www.slideshare.net/yoshikazuhashimoto/lt-gdg-tensorflow-20151226LT資料@GDG神戸TensorFlow勉強会(2015年12月26日)606Dec 29 2015
http://www.slideshare.net/colspan/data-visualization-mokumoku-vol9-20160923データビジュアライゼーション毎月もくもく会vol.9588Sep 24 2016
https://www.slideshare.net/youichiromiyake/aivゲームAI製作のためのワークショップ(V)578Oct 9 2016
https://www.slideshare.net/itakigawa/ss-72983543道具としての機械学習:直感的概要とその実際559Mar 9 2017
https://www.slideshare.net/laylareiko/ss-42044318データ分析サービス 営業パンフ548Nov 26 2014
https://www.slideshare.net/sugurusatou3/compc8-lab20140430Compy資料(c8lab)20140430547Apr 29 2014
https://www.slideshare.net/aquihiko/ss-59061101全身による体験を中心としたエンタテイメントシステムの長期展示を通したコンテンツの客観評価手法546Mar 4 2016
https://www.slideshare.net/yishii_0207/ss-59802687データマイニングと外国語教育の接点としての自動採点研究535Mar 21 2016
https://www.slideshare.net/keisukeosone/ss-60014333記事分類における教師データおよびモデルの管理514Mar 25 2016
https://www.slideshare.net/kensukemitsuzawa/ss-42196585アダルトデータマイニングの勧め504Nov 30 2014
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor60-r-datasciencepart1Tokyor60rdata_science_part1504Apr 22 2017
https://www.slideshare.net/HirokiKitano1/ss-64326726データサイエンスビギナーズ創設の想い480Jul 24 2016
https://www.slideshare.net/oracle4engineer/oracle-cloud-days-tokyo-2015-56222625ビッグデータ活用のための分析基盤におけるポイント(OracleCloudDaysTokyo2015)477Dec 16 2015
https://www.slideshare.net/yanashi/dmp-48872552DMPを使いこなすためには。461Jun 2 2015
http://www.slideshare.net/yoriyuki/ss-35165280Rubyでデータマイニング:RubyKaigi2007ライトニングトーク455May 27 2014
https://www.slideshare.net/MasayoshiOhshima/201410211セミナー紹介案内アプリ開発者に求められている業務分析スキル20141021_1443Oct 6 2014
https://www.slideshare.net/HiveData/tm-ravi-tokyo-presentationthehiveoct-29[JapaneseContent]TMRavi_TokyoPresentation_TheHive_Sept2013440Sep 20 2013
https://www.slideshare.net/CubeInc/cube-incCubeincデータマイニング436Nov 18 2014
https://www.slideshare.net/shinsuke_mat/ww2014クラウド運用のためのストリームマイニング422Feb 3 2014
https://www.slideshare.net/SASJapan/20160722-sas-sas-viya20160722sasユーザー総会SASViyaご紹介417Nov 1 2016
https://www.slideshare.net/esasahara/csa-jc-bduwg-2014-action-plan-v1CloudSecurityAllianceJapanChapterBigDataUserWorkingGroup2014actionplanv1406Jan 13 2014
https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlsemisupervised-knowledge-transfer-for-deep-learning-from-private-training-data[DL輪読会]Semi-supervisedKnowledgeTransferforDeepLearningfromPrivateTrainingData403Apr 14 2017
https://www.slideshare.net/YutaTakahashi-ST/ubiquitous-tipsUbiquitousTips-スキルウェンズデー369Sep 29 2016
https://www.slideshare.net/snaga/2-56614928データベースエンジニアがデータヘルスの2年間で見たもの(仮)355Jan 3 2016
https://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/scis2017パーソナル履歴データに対する匿名化と再識別:SCIS2017345Jan 25 2017
https://www.slideshare.net/ssuser4be374/pentaho-58886197Pentaho330Mar 1 2016
https://www.slideshare.net/BiophysicsOsaka/r-note-01ver12Rnote01_ver1.2326Aug 8 2014
https://www.slideshare.net/KoshikiValueHub/kvh-49547259KVHデータアナリティクス事業紹介322Jun 18 2015
https://www.slideshare.net/natsumiirimura/ss-61013742統計学の良著 データサイエンティストのひよこになるまで317Apr 17 2016
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/devops-76079619データ分析基盤チームにおけるDevOps307May 18 2017
https://www.slideshare.net/HirokiKitano1/ss-64769790データサイエンスビギナーズ創設に至ったわけ292Aug 7 2016
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/ngxmrubyabngx_mrubyを用いた柔軟なABテスト基盤253May 19 2017
https://www.slideshare.net/yokkuns/tokyor60-openingTokyor60opening249Apr 22 2017
https://www.slideshare.net/takosumipasta/ss-71777586ハトでもわかる単純パーセプトロン237Feb 5 2017
https://www.slideshare.net/kensukemitsuzawa/ss-69696373ラベル付けのいろは220Nov 30 2016
https://www.slideshare.net/YutaTakahashi-ST/ss-62415702交通事故データへの頻出パターンマイニングの適用217May 26 2016
https://www.slideshare.net/oracle4engineer/oracle-cloud-days-tokyo-2016-69406905クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ[OracleCloudDaysTokyo2016]216Nov 22 2016
https://www.slideshare.net/kensukemitsuzawa/python-60797449形態素解析器の比較できるPythonパッケージつくった話192Apr 12 2016
https://www.slideshare.net/JiyuujiYoshida/e-etc「eラーニング」と「最旬教育テクノロジー」が本当に効く使い方~教育ビッグデータ、ラーニングアナリティクス、アダプティブラーニング、モバイルラーニングetc~175Nov 1 2016
https://www.slideshare.net/NAIST_IS/2016-63426328サマーセミナー2016:ソフトウェア開発ビッグデータ解析技術~数千人が共同開発するオープンソースの世界~166Jun 24 2016
https://www.slideshare.net/atsumunishioka/1503-480780421503アドバンリンク顧客分析サービス案内160May 13 2015
https://www.slideshare.net/MegumiOka2/carats-opendata-fit2016航空交通の運用データとその活用 CARATSOpendata:FIT2016149Nov 25 2016
https://www.slideshare.net/oracle4engineer/advanced-analytics-overviewOracleAdvancedAnalytics概要145Mar 30 2017
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/gcp-76098854GCPを活用した機械学習バッチ運用環境141May 18 2017
https://www.slideshare.net/ismail0311/iot-71692932IoTとビッグデータとは140Feb 2 2017
https://www.slideshare.net/RecruitLifestyle/cicd-cicd-72935366自動化を支えるCI/CDツールの私の選択~何をするためにCI/CDツールを選ぶか~127Mar 8 2017
https://www.slideshare.net/TakehikoIto1/g169-2011-911-39-247250G169いとうたけひこ(2011).ミックス法のツールとしてのテキストマイニング:9.11事件の集合的記憶とその変容をどうとらえるか?日本行動計量学会第39回大会抄録集,247-250.125May 16 2016
https://www.slideshare.net/masatakasato/1-rails-201703061ヶ月で作り切る!スタートアップのためのRails爆速開発術(20170306)117Mar 6 2017
https://www.slideshare.net/yhokkey/lig-tinytextminerrLIGブログをテキストマイニングしてみたTinyTextMinerとRによる、はじめてのデータマイニング113May 24 2016
https://www.slideshare.net/michitarookano/ss-66896954仮説とデータ解析の関係111Oct 8 2016
https://www.slideshare.net/Vncareer/mu-cv-ting-nht-cho-lp-trnh-vinMẫuCVtiếngNhậtcholậptrìnhviên94Aug 8 2016
https://www.slideshare.net/ubilab_naist/senstick-70636539Senstickを利用したペン動作の解析89Jan 3 2017
https://www.slideshare.net/SampathPriyankara1/milano-opsmeetup-73777447Milanoops-meetup報告会82Mar 28 2017
https://www.slideshare.net/TakehikoIto1/r143-2011-322-3141R143いとうたけひこ(2011).批判心理学の方法論の提案としてのテキストマイニング:変数心理学に対するオルタナティブ 心理科学,32(2),31-41.80Jul 5 2016
https://www.slideshare.net/ShogoTabata1/ss-71713524研究内容 カタログマイニング75Feb 3 2017
https://www.slideshare.net/TakehikoIto1/r167-2013-465-475484R167いとうたけひこ(2013).テキストマイニングの看護研究における活用.看護研究,46(5),475-484.71Jul 5 2016
https://www.slideshare.net/MLABforum15/ss-55449845データマイニングが支える風力発電の社会展開70Nov 24 2015
https://www.slideshare.net/kensukemitsuzawa/ss-72830700サポーターズ勉強会スライド70Mar 5 2017
https://www.slideshare.net/k.wada/r2016-66674214統計環境R_データ分析編201634Oct 3 2016
http://pt.slideshare.net/shima__shima/mldm-relatedconferences2014/11?smtNoRedir=1データマイニング・機械学習関連の国際会議NA5 de fev de 2015
http://pt.slideshare.net/mobile/hamadakoichi/r-3754836[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会]R言語によるクラスター分析-活用編NA16 de abr de 2010
https://es.slideshare.net/dena_tech/dena-ai-panelDeNAのAIとは#denatechconNA27 de feb. de 2017
http://pt.slideshare.net/yutakashino/deep-learning-libs-twm?nomobile=trueDeeplearningLibs@twmNA24 de out de 2015
http://pt.slideshare.net/wdkz/japanr2013-wdkz?nomobile=trueShiny-ServerあれこれNA7 de dez de 2013

統計解析の学習用動画まとめ

階層ベイズ&MCMC講義 (久保拓弥) 難易度★★
緑本こと、『データ解析のための統計モデリング入門』を書かれた久保先生による解説動画です。
本でいうところの8章と10章が扱われているようです。

MCMC講義(伊庭幸人) 難易度★★
伊庭先生によるMCMCの解説動画です。長いですが、丁寧に解説されています。

パターン認識と機械学習入門 第1回@ワークスアプリケーションズ

Dan Does Data: Tensor Flow, Deep MNIST for Experts

慶應大学講義 応用確率論 第十三回 ベイズの方法 カルマンフィルタ1
https://www.youtube.com/watch?v=P85JCE3tZWY

強化学習講義 (牧野貴樹) 難易度★★

多腕バンディットなど強化学習の手法についてかなり細かく説明されている動画です。長いですが、濃ゆい内容なので効率的に勉強ができると思いました。

海外のマーケティング系ジャーナルまとめ

今回は海外のマーケティング系ジャーナルについて簡単にまとめてみようと思います。

海外のマーケティング系ジャーナルとして、評価の高いものは一体何なのか、そして、そのジャーナルの特色は何なのか、少しでも説明できれば幸いです。

まず参考としたものが、海外のマーケティング系ジャーナルをランキング化したサイトです。
A Ranking of Marketing Journals
これはそもそも誰が集計してランキング化したのか気になったので、見てみると、
Michigan State UniversityのG. Tomas M. Hultさん
University of North AlabamaのWilliam T. Neeseさん
University of Arkansas at Little RockのR. Edward Bashawさん

(1) importance/prestige index
(2) popularity/familiarity index
という指標をもとにランキングしたもののようです。
ランキングの元となったデータのサンプルは1000人の学術関係者だそうです。
一旦、このランキングを信じることにしましょう!
今回はこのランキングの云々はあまり重要ではないので。

本題のジャーナルですが今回はランキング上位の4つを紹介したいと思います。
(1)Journal of Marketing
(2)Journal of Marketing Research
(3)Journal of Consumer Research
(4)Marketing Science
の計4つです。

(1)Journal of Marketing
・1936年創刊
・マーケティング系ジャーナルのリーダー的存在
・マーケティングやマーケティングマネジメントの重要な問題に焦点を当てたマーケティングの原理に関するプレミアムかつ幅広い学術雑誌
・ジャーナルのモチベーション
 理論と実践とのギャップの解消
 学術関係者と実務家の両方に共有されうる情報
 教育機関、製造業、金融業、ヘルスケアなどの産業で働くマーケターに読んでもらいたい。

・取り上げられる論文
 マーケティング問題に対する解法となる新しい手法の提示
 マーケティングのトレンドや発展を調査報告
 一般化や検証結果の提示
 新しいアイデアや理論、マーケティングの理論と実践に関する俯瞰的な情報

(2)Journal of Marketing Research
・マーケティング哲学・概念・理論から、手法・技術・応用までをテーマとしている。
・出版は臨月
・対象はリサーチアナリスト、教育者、統計家となっている。
・ジャーナルのモチベーション
 職業の最前線、最先端の情報の収集を求めているマーケティングリサーチ学問家や実務 家向けの情報の提供し、マーケティングリサーチ全体の流れを伝える。
 扱われる論文としては、マーケティング課題の解決に関する新しい技術の概念、手法、応用などがある。理論だけでなく、経験に基づいたマーケティングノウハウが示されて いる。

(3)Journal of Consumer Research
・1974年創刊
・消費者行動の説明・描写に関する学術研究が中心。
・経験的、理論的、方法論的な論文からなり、分野としては心理学、マーケティング、社会学、経済学、コミュニケーション学、人類学がこのジャーナルでは扱われる。
・経営的な話よりも、学問的な内容である。
 内容としては、ミクロレベル(ブランド選択など)からマクロレベル(唯物論的な価値の発展)まで幅広い。
・理論や統計学などに固執せずに幅広い知識が得られるかもしれません。

(4)Marketing Science
・マーケティングサイエンスはオペレーションズ・リサーチとマネジメント・サイエンスの研究機関。
・経験的、理論的な定量的なマーケティングリサーチに焦点を当てています。
・オペレーションズリサーチに重きを置いていたりするので、数学が好きな人には丁度良いかもしれません。

各々の読み比べをしていないので、あまりレベル感がわからないですが、時間の許す限り、マーケティングのTopジャーナルであるこれら4大ジャーナルを読んで行きながら各々の明確な役割の違いを体感していこうと思います。