株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
RFM分析 - MarketingPedia （マーケティング用語集Wiki）
出典: MarketingPedia （マーケティング用語集Wiki） , http://marketingpedia.jp/ 概要 顧客分析手法のひとつ。顧客の購買行動を「最終購買日（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「累計購買金額（Monetary）」の3つの指標から分類し、顧客の選別と格付けを行うこと。それぞれの頭文字を取って、RFM分析と呼ぶ。 一般的には、RFMのランクが高い顧客ほど優良顧客と言える。 提唱者等 不明。 解説 RFM分析は顧客のこれまでの購買行動・購買履歴から、優良顧客の抽出などを行う顧客分析手法のひとつ。 企業は自社の顧客データベースおよび購入履歴を対象に、前回の購入からどれだけ時間が経っているか、これまでに何回購入したか、その人が顧客となってからいくら使ったかを基準にして分類する。 具体的には以下の3つの観点から指標化し、顧客を分類する。 R
誰でも簡単に使える「戦略策定ツール（フレームワーク）」
戦略策定ツール （フレームワーク） 内容は知っていても、やり方や使い方がわからない戦略策定ツール（フレームワーク）はありませんか？ネットで検索しても、書店に行っても見つかるのは理論の解説ばかりで、実践的な使用方法を解説しているものはありません。 このページでは、ＳＷＯＴ分析、ＰＰＭ分析、バリューチェーン分析などの有名なツールの実践的な使い方を、誰でも簡単に使えるように解説します。 戦略策定ツールリスト 戦略策定ツール名をクリックして解説をご覧ください。また、これらの戦略策定ツールをＰＤＦにしたものを、ナレッジアーカイブより無料でダウンロードできます。印刷する場合はこちらをご利用ください。
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
「iPhoneのMailから送ったメッセージ全体が文字化け」のまとめ - 帰ってきた💫Unicode刑事〔デカ〕リターンズ
（2013年10月追記1）iOS 7の登場以来、このエントリへのアクセスが増えているので、情報を追加。iSO 7では、以前はauのiPhoneなどでしか発生しなかった「送信したcharset=CP932のメールが、Android端末で化ける」現象が、SoftBank iPhoneでも発生するようになった。詳しくは「iOS 7にしたら送信したメッセージが化けるようになった」を参照。 （2013年10月追記2）実際に確認できてはいないのだが、iOS 7の仕様変更により、iPhoneのメールアプリからSoftBankのケータイに絵文字を含むメールを送った場合、メッセージ全体が化けるのではないかと思われる（これに該当する経験をお持ちの方、コメント欄などで情報をいただけるとありがたいです）。 （2013年10月追記3）iOS 7がらみで（メッセージ全体が化けるのではなく）絵文字が表示されない問題につ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
PDCAサイクルを回すために使えそうなTipsとかの話と愚痴 - インターネットの備忘録
最近仕事がうまくいかなくて愚痴っぽくなってるはせおやさいですこんにちは。 愚痴っぽくなるのイヤですよね。でも自分の思い通りに相手が動くなんて傲慢もいいとこなので粛々と進めて行きたい。 目下の悩みは「PDCAサイクルが回せない人に、どうやってやり方を覚えてもらうか」です。 PDCAサイクルって何や PDCAサイクルっていうのは超既出だとは思うのですが一応 P 「Plan」 D 「Do」 C 「Check」 A 「Action」 の略で、「P」で計画を立て→「D」で行動・作業し→「C」でその結果を振り返り→「A」で振り返った内容を元に改善する→そして「P」に戻る…という、効果測定のテクニックというか、決めたことの精度を上げるためにやる確認の方法です。 よく見られる課題 「P」と「D」まではある程度できても、「C」が甘かったり「A」のステップをすっ飛ばして「やりっぱなし」になってたりすることって
競合サイト調査・分析に必要なチェック項目と役立つツール達！
たいていの人は何らかの商品を購入する時、似たような商品の中から一番気に入ったものを買うと思います。そのため、自社商品を他社商品よりも多く購入してもらうには、お客様に「これが一番良い！」と思ってもらえる商品でなければなりません。 お客様に自社商品を一番だと思ってもらうには、競合他社の調査・分析は欠かせません。自社と他社の違い(差)を理解することが、より優れた商品やサービスの開発に繋がります。 これはWEBサイト制作でも同じです。競合サイトの調査分析をすることで、どのようにWEBサイトを組み立てたら、競合サイトよりも優れたサイトになるかが見えてきます。 そこで今回は、競合他社のサイト調査・分析に必要なチェック項目と、役立つツール・調査方法を簡単にまとめて紹介したいと思います。 最初にライバルだと思われる会社のターゲットユーザーを調べることが必要です。これを調べると【実際にその企業がライバルと言
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