機能改善領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。詳しくはこちらをご覧ください。

新機能参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらをご確認ください。

Aug

31
【月次無料ワークショップ】機械学習を使った時系列売上予測
DataRobotを用いた精度の高い時系列モデルの生成

Organizing : DataRobot Japan

Registration info	DataRobotユーザー Free Standard (Lottery Finished) 88/55 一般参加者 Free Standard (Lottery Finished) 44/15 オーガナイザー Free FCFS 4/6

Description

機械学習を使った時系列売上予測

ご応募多数の場合、大きい会場にすることも検討中ですので、ご応募多数の場合もエントリーをお願いします！

会場

新丸ビル10F EggJapan

勉強会で利用するデータセット

Windows用データのリンク https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B9ujQz_GqVscbzdhVmRRZlNQeTA

Mac用データのリンク https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B9ujQz_GqVscekVWUnRIQXVlZ1k

ダウンロード用URL

データセット1 http://kojima.asia/1.xlsx

データセット2 http://kojima.asia/2.xlsx

データセット3 http://kojima.asia/3.xlsx

アジェンダ

時間	内容	スピーカー
18:30 ~ 19:00	受付・開場
19:00 ~ 19:15	DataRobotの時系列関連新機能	シバタアキラ
19:15 ~ 21:00	機械学習を使った時系列売上予測	中野
21:00 ~	懇親会（各自）

イベント概要

この勉強会では、最新の機械学習の手法を使った時系列分析のモデルの作り方を学習します。一般的には、PythonやRのパッケージを使って行われることが多い時系列分析ですが、今回はKaggleでトップになったデータサイエンティストたちが作り上げた機械学習自動化ツールのDataRobotを使って時系列データのモデリングを簡単に行います。DataRobotは優れたUIで統計・プログラミングの知識のない方でも最新の機械学習を使ったモデリングができるプラットフォームとなっています。

今回は複数店舗の毎週の売上データの予測をお題にDataRobotのアカウントを持っていらっしゃる方はハンズオンで予測モデルを作成したいと思います。更に単にモデルを作るだけでなく、どのような特徴量を使えば精度が良くなるのか、データにどのような前処理を行えば良いのか、トレンドデータや集約データを使った時系列予測など様々なトピックについて触れていきます。また、参加された方にはもれなく売上のサンプルデータと実戦用のレファレンスを提供します。

時系列分析の経験は必要ありませんが、統計・時系列分析理論の知識があると前半部分（理論）の理解が進みます。同時にハンズオンでは実際にDataRobotを使って行っていくため、アカウントをお持ちでない方は使い方の説明のみで、DataRobotを使っていただくことはできません。

以下のような希望のある方に参加していただければと思います。