“ビッグデータ分析”は本当に必要か？
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回の寄稿では、リクルートにおけるビッグデータ活用の概要を紹介しました。 今回は、具体的な事例をお話しする前に、一度、視点をビッグデータそのものに戻して、“ビッグ”であることの意義や価値をビジネス的な視点や統計的な視点からレビューし直してみたいと思います。 ビッグデータの“ビッグ”とは、そのものずばり「データ量の膨大さ」を意味しますが、ここで一つ考えていただきたいことがあります。それは、何らかビジネスに役立つ知見を得るために、本当に膨大なデータの分析が必要なのか、ということです。 インターネットが消費者のライフスタイルへ浸透している昨今、企業側に日々ストックされるウェブアクセスログのような消費者の行動データを、ビジネスに生かせないかと思
条件に適合した統計解析手法の選択ガイド：群馬大：どの検定がいいのか
このページは， 質問に答えてゆくことにより，条件に合った最適の統計手法を提示するためのものです。 統計手法の関連図 行おうとするのは，以下のどれですか 検定・・・・・・比率の差の検定，平均値の差の検定，相関係数の検定など ある仮説が正しいかどうかを統計学的に判定するための手法です。 例えば，「２つの集団の身長の平均値が同じかどうか」，「２つの変数の間に相関関係があるといえるか」などの 仮説が正しいかどうかについて結論を導き出します。 推定・・・・・・比率の差の推定，平均値の差の推定，相関係数の推定など 標本から得られた統計量をもとにして，母数の存在する範囲を求める手法です。 例えば，「標本平均から母平均の存在範囲を知りたい」，「標本比率から母比率の存在範囲を知りたい」などの場合に用います。 記述統計・・・・度数分布，クロス集計，散布図，平均値，相関係数など 標本の各変数について平均値・
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