氏名:非公開

株式会社Speee / データサイエンティスト

Within 23 wards, Tokyo, Japan


自己紹介

ざっくりとした自己紹介です。
私は統計解析や機械学習を用いたマーケティングデータ分析や自然言語処理の企画開発業務に従事してまいりました。
以下のURLをご参照ください。



◆発表や講演
Pythonによる文章自動生成入門!Python ✖︎ 自然言語処理 ✖︎ ディープラーニング (Hiromitsu Ota) - PyCon JP 2017
https://www.youtube.com/watch?v=2nChvKvqJ1Y



◆翻訳書
Juliaデータサイエンス―Juliaを使って自分でゼロから作るデータサイエンス世界の探索 単行本(ソフトカバー) – 2017/9/26
Anshul Joshi (著),‎ 石井 一夫 (翻訳),‎ 岩中 公紀 (翻訳),‎ 太田 博三 (翻訳),‎ 大前 奈月 (翻訳),‎ & 5 その他



https://goo.gl/x1Wy3C



◆発表した論文やスライド
slideshare
https://www.slideshare.net/otanet



◆自己紹介・ビジネスに対する姿勢
wantedly
https://www.wantedly.com/users/3948982



◆今後の予定:2018年2月2日
ソフトウエアジャパン2018
https://www.ipsj.or.jp/event/sj/sj2018/ITF_bigdata.html



一度、ご検討頂きたくお願い申し上げます。
敬具 太田博三



[データアナリストとしての経験]
 オフラインとオンライン(O2O)のデータ統合による分析を行い、営業戦略立案や業務効率の改善を行いました。レコメンド表示のチューニングやサイト改修の提案に向けたデータアナリティックスなどです。またデータを生かした新規事業計画の策定から実施まで行いました。既存事業のデータを活用し、新規事業(広告枠のデータ販売)を企画立案し、PJを推進致しました。Hadoop/ Mahoutによる自然言語処理によるブログ分類です。



[分析系コンサルタント(CRM)としての経験]
 主にデータベースを所有されている通信販売企業様からデータをお借りして、「商品データ」と「購買データ」そして「顧客属性」をSQLで抽出し加工・分析し、コスト削減や需要予測などのモデル構築を致しました。これにより、コスト削減の提案や営業戦略の立案を提案致しました。要件定義書(RFP)やデータ定義書の作成を行い、データ分析に向けて0からスタートし、ビジネスインテリジェンス(BI)の導入に至り、業務効率向上につなげました。



[GMOメイクショップ入社後の主な業務]
 入社して約2年経過します。
1年目はDMPのプロジェクトにおいて、統計解析及びデータマイニングを応用して、ウェブスクレイピングによる賞品カテゴリーの取得及び自然言語処理による商品分類(Naibe Bayes)のプロトタイプ作成(Excel)を行いました。
2年目はレコメンドエンジンの仕様書(Python)の作成や営業支援として、顧客離反分析(Churn Analysis)を行いましたSVM, Random Forest, Xgboost (eXtreme Gradient Boosting))。
1年目から2年目にかけて、Rに加えてPythonによるデータ解析のスキルを強化し、勉強会も受け身のセミナーからハッカソンやアイデアソンに移行しました。
現在はオンラインでのkaggleに参加し、先日お会いしたTop KagglerのMr.Owen Zhangを目標に、上位に入れるように挑戦しております。また、情報収集も日本語のサイトから英語のサイトに移行していち早い収集を目指しております。



現在に至る


職歴 / 学歴

  • 2016/12

    株式会社Speee /データサイエンティスト

    2016/12 継続中

  • 2014/4

    GMOメイクショップ株式会社 /データサイエンティスト

    2014/4 2016/6

  • 2017/6

    放送大学 /教養学部

    2017/6 2017/8

  • 2004/4

    上智大学大学院

    2004/4 2016/3