［1］メタデータの定義・作成により非構造データを分析可能に
組織や人間の様々な活動を通じて、文書や音声、画像、映像といった非構造化データが大量に生み出されています。例えば、従業員が作成したオフィス文書や、顧客とのコミュニケーションで使われるメールやソーシャルメディア、コールセンタで記録する通話録音、病院で撮影するレントゲン写真などが非構造化データに相当します。 これら非構造化データは生成された直後は頻繁に利用されますが、時間とともに参照されなくなり、いずれファイルサーバーなどに放置されたままになりがちです。特に訴訟リスク回避や防犯、監査などが目的の場合、記録したデータはアーカイブされるのみで、ほとんど参照されることはありません。 とはいうものの、非構造化データにはCRM（顧客関係管理）やERP(統合基幹業務システム)などの構造化された業務データにはない貴重な情報が含まれています。近年、企業内に蓄積される非構造化データ量が増えるにつれ、これらデータの
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
“データが語る時代の端緒”統計のプロが考えるビッグデータ
「ビッグデータ＝大容量のデータ解析」というイメージがあるが、統計学に基づいたデータ解析は従来から存在していたものだ。では、データ解析のプロから見たビッグデータは、どのようなものなのだろうか？ アクセンチュア テクノロジーコンサルティング本部 アナリティクスインテリジェンスグループ グループ統括責任者の工藤卓哉氏に聞いた。 全件データをとって見えるモノがある アクセンチュア アナリティクスインテリジェンスグループは、ビジネス・アナリティクスと呼ばれる企業のデータ分析をはじめ、組織の最適な情報活用ソリューションの提案、データウェアハウス等の情報基盤構築から、分析力を武器にしたい組織に対して、高度な予測モデルの構築支援をしている部隊である。 今回お話を伺った同グループ統括責任者の工藤卓哉氏は、おもに多変量解析などのデータ解析分野を手がけており、テクノロジー面での支援を行なっている。工藤氏は、「も
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
これは初めてこのブログに来た方々向けのトップ固定記事です。最新記事の更新状況に応じて随時更新されます。 はじめに 公式のプロフィールはLinkedInに掲載しております。 このブログの内容は個人の意見・見解の表明であり、所属組織の意見・見解を代表しません。またブログ記事の内容の正確性については一切保証いたしません。学術的・技術的コンテンツを求めて来訪された方は、必ず学術書や論文などのオーソライズされた資料を併せてご参照ください。むしろ僕自身の学習のプロセスを記録しているだけの備忘録的記事が多いため、誤りもまた多いはずです。後学のため、誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。 また、ブログの中で取り上げられているデータ分析事例・データセット・分析上の知見など全ての記述は、いずれも特別に明記されていない限りはいかなる実在する企業・組織・機関の、いかなる個別の事例とも
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
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
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
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
非構造化ビッグデータの処理技術：ITpro
機械学習/深層学習エンジニアの転職・求人なら【機械学習/深層学習エンジニア転職ナビ】
閉鎖