マーケティングアナリシス最前線まとめ

2012年8月28日に行われたセミナーのまとめです。 http://borders.jp/seminar/20120828/ =================================== マーケティングアナリシス最前線 続きを読む
経営 分析 マーケティング セミナー
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ロクサス @sakihirojp
#jmrx 】 「マーケティングアナリシス最前線」 只今、受付中です!
ロクサス @sakihirojp
#jmrx 】 「マーケティングアナリシス最前線」 スタートしました!
ロクサス @sakihirojp
#jmrx 】  今回の勉強会前ですが・・・次回 第30回JMRX勉強会は9月19日(水)19:30 シストラット 森様にご講演いただきます!
イシイ カズト @nagomitrb
Mac book AIr 率たけーーーよこのセミナー軽く10人はいるぞよ、、、 #JMRX
牛堂雅文 @ushido
JMRX勉強会はじまりました!ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」 #jmrx
ロクサス @sakihirojp
#jmrx 株式会社ルグラン 泉氏 『データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙』 ただいま講演中です! 
牛堂雅文 @ushido
ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」予測は重回帰分析で実施した。変数としてブログ、CM(分)の出現数を用いた。 #jmrx
牛堂雅文 @ushido
ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」卒業する前田敦子の票がどこに流れるかの補正を、前田敦子のページとの重なりを元に割って配分してみた。 #jmrx
株式会社ルグラン @mktg_roi
考慮するべき点は他にもある。これまでの総選挙でも速報発表前後で票が大きく動く。紐解くとそれぞれのメンバーの口コミやブログへの書き込み件数も速報発表前後で変動。この要素を「応援係数」としてモデルに加える。 #jmrx
ilovedata.jp @ilovedatajp
考慮するべき点は他にもある。これまでの総選挙でも速報発表前後で票が大きく動く。紐解くとそれぞれのメンバーの口コミやブログへの書き込み件数も速報発表前後で変動。この要素を「応援係数」としてモデルに加える。 #jmrx
牛堂雅文 @ushido
ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」データ活用を阻む3つの「無理」な要求1.結果の正確性、2.変数の多様性、3.結論の意外性 #jmrx
株式会社ルグラン @mktg_roi
モデルや反響についてはこの辺で、、さて本題です。映画「マネーボール」ではデータでチームを強くしようとする主人公(ブラッドピット)に対し、周囲から多くの反発がありましたが・・。今回のAKB総選挙予測をしたルグランにはどんな意見が寄せられたのでしょうか? #jmrx
ilovedata.jp @ilovedatajp
モデルや反響についてはこの辺で、、さて本題です。映画「マネーボール」ではデータでチームを強くしようとする主人公(ブラッドピット)に対し、周囲から多くの反発がありましたが・・。今回のAKB総選挙予測をしたルグランにはどんな意見が寄せられたのでしょうか? #jmrx
牛堂雅文 @ushido
ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」一位の大島優子はデータではなく、直感でも当たる…という批判も受けた。 #jmrx
牛堂雅文 @ushido
ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」予測でTOPの得票数が14%減ると予測した。実際22%減少したので、得票数の傾向は予測できたのではないか。 #jmrx
株式会社ルグラン @mktg_roi
上位16位のうち、15人を的中したという結果ではありますが、"順位が当たってこその予測でしょ"という厳しい意見も。。一方で今回の予測の着目点としては順位のみならず"得票数"。総得票数が減少するという予測について的中。口コミ等のデータから得票数もある程度予測可能といえた #jmrx
ilovedata.jp @ilovedatajp
上位16位のうち、15人を的中したという結果ではありますが、"順位が当たってこその予測でしょ"という厳しい意見も。。一方で今回の予測の着目点としては順位のみならず"得票数"。総得票数が減少するという予測について的中。口コミ等のデータから得票数もある程度予測可能といえた #jmrx
牛堂雅文 @ushido
ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」一人で複数投票できることをモデルに取り込んでいないのではないか?話題性のあるニュースがあればブログの書き込みは増えるので当てにならないという批判もあった。 #jmrx
牛堂雅文 @ushido
ルグラン泉浩人氏「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」情報が多ければ精度が上がるか…というとそうではない。多重共線性などの問題も起こって、むしろおかしい結果になる。 #jmrx
KOMIYA Atsushi @komiya_atsushi
説明変数お無闇矢鱈に増やせばいい、ってわけじゃないということだねー。 #jmrx
イシイ カズト @nagomitrb
ワインの質の話はイアン・エアーズのその数学が戦略を決めるが決めるで取り上げられていたきがする、、、http://t.co/lTaHCzU1 蛇足ですみませぬ。#JMRX
ロクサス @sakihirojp
#jmrx 講演中ですが・・・「マーケティングアナリシス最前線」満員御礼!皆様ご参加ありがとうございます!
株式会社ルグラン @mktg_roi
続いてのご意見は・・「ブログ、CM以外にも考慮する要素はたくさんあるでしょ」。(あくまで今回の予測についてではありますが、)指標が多ければ多いほど精度が良いかというとそこには疑問もある。多重共線性にある通り指標同士が独立せず依存関係にあるとモデル自体が矛盾することも #jmrx
ilovedata.jp @ilovedatajp
続いてのご意見は・・「ブログ、CM以外にも考慮する要素はたくさんあるでしょ」。(あくまで今回の予測についてではありますが、)指標が多ければ多いほど精度が良いかというとそこには疑問もある。多重共線性にある通り指標同士が独立せず依存関係にあるとモデル自体が矛盾することも #jmrx
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