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강연 & 세미나

The 11th Advanced Computing Conference #6 고객의 구매심리를 자극하자, RecoPick 플레닛 X 사내 밴처로 출발https://www.facebook.com/recopick?fref=ts 고객의 구매심리를 자극하자추천 : 대체,보완재, 개인화 추천, 장바구니재구매 주기 예측상품 전시관리 지원 : 지난 3일 대비 관심 높은 상품 추천웹보다 모바일 성과 분명 (추천)추천도 SAAS 처럼 별도 설치 없이 위젯 api 사용 개인화추천 반응률 400% 증가조선일보 한겨레 관리기사 자연어처리를 통한 기사 추천이미지를 넣었을 때 광고로 오인하거나, 예쁘지 않은 사진이 올라와 클릭률이 떨어지는 경우도.. 잡은고기 먹이 줄 필요 있나?추천의 기여도(1) : 헤비유저가 클릭을 많이 하기 때문?(원래 사려고 했던 놈이 산다)그룹별로 헤비/라이트 모두 구매전환율 높아짐을 확인인당 평균 매출액 : 추천클릭 구매.. 더보기
The 11th Advanced Computing Conference #5 다음 유창국 국장 세션#5 다음 유창국 국장 다음의 데이터 분석 활용쿼리에 따른 검색결과 배치방금 그곡 서비스, 자사의 데이터 DB 와 유사한 가를 찾아서 서비스쿼리와 문서의 상관관계를 순서대로 보여줌, 따라서 쿼리에 집중디스플레이 광고에서는 검색과 다르게 접근, 사용자 관심사에 집중모바일 다음 웹에서는 뉴스와 같은 컨텐츠만 사용. 접속 2~3만만족도는?: 축구경기 예상 및 결과 만족도 높음. 그런 자료를 최상단에 배치하는 것이 지금 작업 뉴스추천시스템요구사항에디터 선택 : 최소한의 필터링최신뉴스2~3만개 뉴스 제공 / 일양적 + 질적 평가?A, B test 업무 프로세스 변화 오프라인 평가 - 온라인 평가 - 서비스 데이터 분석자가 요구사항을 받고 서비스 개발팀에 API 제공을 통해, 개발과 분석이 디커플링을 이룸in .. 더보기
The 11th Advanced Computing Conference #3 와이즈넛 강용성 대표 세션 #3 와이즈넛 강용성 대표열길 물속은 알아도 한길 사람속은 모른다? Men and melons are hard to know 미국은 빅데이터 분석으로 메인스트림을 차고 한국형은 니치를 찾는다 구글에 비하면 작지만, 목적적인 측면에서는 정제된 가치 있는 데이터.. 사례소셜데이터 > 트렌드 제공 : 꼭 말을 해야 아냐?2014대선, 하나은행 voc내부 정형 데이터 + 외부 반정형데이터(통계청) : MIT 물가 예측 시물레이션 참조4세대 국가관세 종합정보망 구축직구 : 수입물품 과세가격, 로열티, ㅁ구매수수료… 세엑탈루 ,,, 국내영업이익 해외 이전 등 방지블로그, sns, ebay API 이용 물품 수집 검색 특허청 2-13전산장비 도입사업 “차세대 검색엔진 도입 사업” 사회적 비용절감, 시장선점가능 .. 더보기
The 11th Advanced Computing Conference #2 개발자가 생각하지 못한 데이터 기반 비즈니스 세션#2 R 한글화팀 정우준 대표 개발자가 생각하지 못한 데이터 기반 비즈니스 nipa 에서 성공사례라고 하는 것 중에 와닿는게 없다.sleep if you cancaptchaSiri자동차 번호 자동 인식korea algorithm Trading Forum어렵고 알고리즘 최적화도 힘든 석사 이상에 깊이있는 공부가 필요. 예시fingerstock VS HTSStubby Planner VS googleWathca : movist(일반 영화 포털) 의미 데이터 분석은 가시적인 성과로 나타나지는 않지만 상품의 질을 높이는데는 도움이 된다.눈에보이는(ux) 모습을 쫓다보니 핵심을 놓침빅데이터 분석 -> 개인화/맞춤형/ 매출 증가?이슈 개인화 박사 이상의 알고리즘 이 필요한 수준높은 모델이지만, 실제로는 사건이 확.. 더보기
The 11th Advanced Computing Conference #1 inmobi 행 사 명:The 11th Advanced Computing Conference주 제:Big data and beyond : A Game changer of your business일 시:2014년 07월 03일 (목)장 소:잠실 롯데호텔 세션#1 inmobi 박민우 엔지니어 inmobi 소개 750M user, 165 countriesContextual consumptiongoogle now, SIRI, 중앙일보 -> 상황인식형 광고위치기반형 정보도 마찬가지로 문맥을 이해한 광고 형태로 가능.페르소나를 고려하여 convergion rate 를 높이고 있음 모바일 데이터는 어떻게 다른가?Rich context : 다양한 센서로 부터 수집되는 정보Short half-life : Real time . fas.. 더보기

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