大学公開講座のセカンドアカデミー

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【講座趣旨】
近年、様々な分野で盛んにいわれる「ビッグデータ」。しかし、単に大量のデータを集めて解析するだけで、ビジネスのためのよい情報を得られるというものではありません。
本講座では、適切な情報の抽出と状況把握、それに基づく予測や意思決定を行うために、どのような考え方で数理が使われているか、実例も取り上げながらわかりやすく解説します。

【講義概要】
第1回 10月15日(火) 役に立つ分析のための数理と考え方
大量データからの情報抽出の手法を整理し、役に立つ分析に必要となる数理的な考え方を基礎か
ら解説します

第2回 10月22日(火) 個々の消費者の違いをモデリングする
マーケティング施策に対する個人別反応を階層ベイズモデルで表現し、データから推定する事例を紹介します

第3回 10月29日(火) ネット上の書き込みから消費者の意見を知る
Twitterから文章データを抽出し、テキストマイニングにかけて情報を整理する事例を紹介します

第4回 11月 5日(火) ビッグデータとアンビエント社会
本講義では、次世代コンピュータ技術として注目されているアンビエントコンピューティングにおけるビッグデータについて解説します

第5回 11月12日(火) ビッグデータとクラスタリング
ビッグデータを活用する際、重要な技術であるデータマイニングの基礎であるクラスタリングについて解説します

第6回 11月19日(火) 時系列情報から変化を見つけ予測する
経済データやセンサーデータなどの時系列から、変化を見つけたり将来予測をした事例と方法を
解説します

名前	中村 和幸
肩書き	明治大学 総合数理学部 現象数理学科 准教授
プロフィール	2007年総合研究大学院大学修了、博士(学術)。専門は統計科学、特にベイズ統計と時空間解析への応用、データ同化。これまでに、生物学・地球科学・地盤工学等の幅広い学術・産業分野における統計解析に共同研究者として参画。

名前	日高 徹司
肩書き	(株)博報堂
プロフィール	東京大学理学部卒。明治大学先端数理科学研究科博士課程修了。博士(数理科学)。広告の費用対効果の研究に従事し、時系列解析や機械学習など、様々なデータ解析手法をマーケティングに適用することを試みている。

名前	森 啓之
肩書き	明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 教授
プロフィール	1985年早大大学院博士課程修了。工学博士。早稲田大学理工学部助手、明治大学理工学部助手、助教授を経て、1995年同教授。2013年4月より、総合数理学部ネットワークデザイン学科教授。その間、1994年から1年間、米国コーネル大学客員准教授。IEEE(米国電気電子学会)データベース収録論文150編以上。