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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 一般部門最優秀賞) チーム名:アズマー(東北大学) データから学生のよりよい企業選択のヒントを得る。雑誌、特に総合誌の頻出単語から「電子業界・エネルギー業界」が、世間の注目が高い業界と把握。新聞データからは、記事につけられた分野を企業ごとに付与し、クラスター分析により企業をグルーピングした。雑誌から得られた業界と思われる2クラスタを選択したところ、電子クラスタは10企業、エネルギークラスタは8企業だった。次に文献データから当企業が機関名の論文を抽出し、その分野を企業ごとに集計する。分野出現頻度を円グラフにすることで、各企業の強み分野がわかった。今回は、より雑誌トレンドに合う企業として「KDDI、三菱電機、日本電気、富士通」「東京電力、関西電力」に絞り、さらに各企業の有価証券報告書から年収や従業員数比較を行い、よりよい企業を選択した。最後に名寄せデータと論文年次推移から機関所属の変遷をたどることで、キャリアアップイメージをつかむことができた。
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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 ジー・サーチ賞) チーム名:Teranolab 本分析では、研究文献データベースならびに科研費データを利用して、研究分野の変遷と研究者の研究動向を分析する。この特長は、複雑ネットワークの方法論を適用して、主要な研究分野で第一人者や貢献者とされる研究者がどのように育ち、研究費を獲得しているかを調査したことにある。学術分野のデータに基づいて、研究者ネットワークと研究費との関係について10年間にわたる動向の変化の分析を行った。また、多くの研究費を獲得している研究者が、研究費を獲得するまでの過程について、パターン分析を行った。その結果、そのような研究者の成長過程には、特徴があることが明らかになった。
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