Tableauデータサイエンス勉強会（第2回）

翌朝には台風接近という不安定な天気の中、今回も多くの方々にご参加いただきました。
Sli.do でのQ&Aも有効的に活用できるようになってきました。

●機械学習プロジェクトでのTableauの活用方法 GRI 古幡さん

「データ利活用は、はじめに勝たないといけない」という言葉が印象的でした。
小さくてもいいから成果を認識させて、次のステップへ進める状況をつくることが大事だと。

AIを使うためには"定義"を伝える必要がある。そのために、BIを使って納得のいく"定義"を行う。
e.g. 「優良顧客」とは.../「行動変容」とは...

Tableau Public もぜひご参照ください↓
https://public.tableau.com/profile/griinc6648#!/vizhome/MachineLearningInterpretation_JA/Interpretation

●深層学習を知ろう NEC 新郷さん

「BIをちゃんと使えるTableauユーザこそ、データサイエンティストに向いています。」という励みになるメッセージから始まりました。

機械学習からディープラーニングへと、わかりやすく丁寧に解説していただきました。
最後のほうは時間切れとなってしまいましたが、スライドをじっくり読めばしっかりと理解できるはずです。
お時間のある時にぜひ復習を！

また、新郷さん主催の「実践者向けディープラーニング勉強会」が月1ペースで開催されています。
次回は7/18（木）＠Tableau銀座オフィスです。参加登録はこちらから↓
https://dl4-practitioners.connpass.com/event/136030/

●Prep BuilderでSalesforceとDataRobotのデータをブレンディングしてみた CData 桑島さん

データ連携の課題解決が得意なCDataさんならではのライトニングトーク。

前２つのセッションで、「AIが出したアウトプットに他のデータを組み合わせて見るときにBIを使うとよい。」と説明されていましたが、
桑島さんの事例はまさにこれですね。
DataRobotで貸し倒れ確率を計算して、それをSalesforceのデータと結合して１つのデータセットにする。

宮城からお越しいただき、ありがとうございました！

●若手の広告領域データアナリストのこれまで 広告代理店勤務 釜野さん

「こうみえて2年目」とご自身を紹介して始まったライトニングトーク。

数多ある広告媒体のデータをダッシュボードで見られるようにした奮闘記。
媒体ごとにデータの特性/フォーマットも異なるため、それぞれを把握したうえでいかに効率的にデータを使える状態にするか。

2年目でここまで対応できてしまうのは、さすが！といったところですね。

次回開催が決まりましたらFacebookなどで告知いたします。ひきつづきよろしくお願いします！

Facebookグループ「Tableauデータサイエンス勉強会」にて、スピーカーの方が発表された資料やそのほかもろもろの情報共有を行っておりますので、こちらにもぜひご参加ください。
https://www.facebook.com/groups/tableau.datascience/