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X-WR-CALDESC:【水曜お昼の雑談会】データサイエンスすい
 すい会　第６回「予測スコアを用いた効果的な施策実
 施」
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SUMMARY:【水曜お昼の雑談会】データサイエンスすいすい
 会　第６回「予測スコアを用いた効果的な施策実施」
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79861
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n※テーマ及
 び内容を変更しました（2020/11/09）\nデータサイエンス
 すいすい会\n\n概要\nデータサイエンスに関する雑談を
 通して、すいすいデータサイエンスを推進できるよう
 な知見を貯めていくオンライン雑談会\nGRIの分析官リ
 ーダ他が参加してテーマについてお話します参加無料
 、お昼を食べながらお気軽にご参加ください\n\nスケジ
 ュール\n第6回　2020年11月11日（水）12：00～13：00\n隔週
 で開催予定\n\n参加方法\n時間になりましたら、下記Zoom
 URLよりご自由にご参加ください\nhttps://zoom.us/j/96152836275
 \n\n内容\n自動機械学習ForecastFlowを使うと、顧客一人一
 人のレベルで予測スコアを自動で算出できるようにな
 ります。これからの出来事が予測できるので、効率的
 に施策を実施することができます。その実行手順や考
 え方を説明します。\n– 推論（予測スコアの算出）の
 考え方\n– 予測スコアの施策選定への活かし方\n– 予
 測スコアの算出から可視化までの自動化のやり方（Tabl
 eau PrepのTabpy連携）\n– ELTツールMatillionを利用したBigQue
 ryとForecastFlowの自動連携のやり方\n– ForecastFlowの機能
 追加の紹介（Sensitivity Analysis (Partial Dependence Plot) の探
 索機能追加）\n\nナビゲーター\n古幡 征史　\n株式会社G
 RI 取締役Ph.D in Computer ScienceGRIにて50以上のAI\, BI\, 分析
 基盤構築プロジェクトをリードKPMGコンサルティング、
 University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年9月
 より現職\n \n参加対象\n・データサイエンスに関心のあ
 る方\n参加費\n無料\n\n機械学習活用やデータサイエン
 スに関する情報共有コミュニティ\n自由にご参加いた
 だけるSlackを用意しています実践的に機械学習を活用
 するための議論やノウハウの共有を目的としています
 すいすい会の内容についても活発に議論できればと思
 いますSlackはこちら\n\n過去のすいすい会\n第1回「ビジ
 ネスでAIを上手く活用するための問題設定法の共有」\n
 動画はこちら→　https://youtu.be/ppkgYD69NDU\nAIを実践的に
 活用する際、どのような問題を設定すべきか？AIで解
 くべき問題が分かると、実践的なデータ利活用ができ
 ます第1回では、サブスクリプション・ビジネス（解約
 防止、Life-Time Valueの予測）における問題設定の秘訣を
 話しました\n\n\n第2回 「アンケートと機械学習で効率
 的な顧客理解の実践方法の共有」\n動画はこちら→　ht
 tps://youtu.be/-s1PcLQUBNI\nアンケート回収数が少なくアンケ
 ート結果が眠っている企業も多いのではないでしょう
 か？今回の「すいすい会」では、アンケートと機械学
 習の組み合わせの事例を紹介しました\n\n\n第３回「機
 械学習の初心者卒業：　分類問題の精度評価手法と不
 均衡データの実践的な取り扱い」\n動画はこちら→　ht
 tps://youtu.be/q6WJDTOgotA\n実社会では不均衡データを扱うの
 が普通ですが、教科書ではあまり触れられていないた
 め、不均衡データの実践的な取り扱い方をお話ししま
 した\n\n第４回「自動機械学習での特徴量の作り方」\n
 動画はこちら→　https://youtu.be/Ms52EnCRk8g\n自動機械学習
 の工程の中で最も時間を要するのが予測ターゲットを
 説明する特徴量データの準備になります。特徴量の考
 え方、アンチパターン、モダンなアルゴリズムで不要
 な特徴量処理をお話しました。また、Tableauなどの可視
 化ツールで事前に分析しておくべきことと自動機械学
 習での特徴量エンジニアリングの使いどころをお伝え
 しました。\n\n※動画や資料は弊社コーポレートサイト
 でもご覧いただけます\nhttps://gri.jp/news/12924\n
LOCATION:https://zoom.us/j/96152836275
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