データ分析で成果を出すには「シンプル」に課題を分解する。マーケターが知っておきたいデータ活用入門 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2018 Autumn
「貯まったデータを分析して顧客を理解し、売上をアップしろ」と言われても、どの数値とどの数値を計測して、どのような関係性の時にどのような変化があればいいのかなど、要因は大量にあって複雑だ。専門家に分析を依頼してその結果を見ても、難しいグラフや予測結果が並んでいて、何が書いてあるかよくわからないということになってしまう。 ある課題について、要因が大量にあって、要因同士の関係が複雑ならば、結果も複雑になるのは当然。結果が複雑だと解釈するために知識が必要になる。そこで挫折してしまうというわけだ。 佐藤氏は、複雑な課題を解決するために複雑な分析をするのではなく、「課題自体をシンプルにしようと考える方が正しい」と言う。これは、ビジネスのうえでは普通にやっていることだろう。 売上を1.2倍にしろ！ と言われたら、あなたならどう考える？たとえば、ワイン専門店の店長が「どうにかして売上を1.2倍にしろ」と本
マーケターのためのデータマイニング・ヒッチハイクガイド - Teradata｜マーケティング・アナリティクス
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
