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編集部注 : 『CIO's guide to data analytics and machine learning』は、こちらからダウンロードできます。 AI(人工知能)の飛躍的な進歩が、ビジネスやテクノロジーのリーダーたちの想像力を捉えて離さなくなってきています。たとえば、宇宙の元素数よりも手の数が多いボード ゲームの世界で、コンピュータは人間界のチャンピオンを打ち破りました。また、人気のビデオ ゲームをマスターしたり、皮膚ガンの診断を手助けしたりしています。 こうしたブレークスルーを支える AI のテクニックは、産業の違いを越えて多様な分野へと広がりを見せており、すでにアーリー アダプターの一部は結果を出しています。特に勇気を与えてくれるのは、小売業、金融サービス、製造業といった古くから確立された産業のプロセスが AI によって変化しつつあることです。 しかし、AI のブレークスルー
注意 現在X(旧Twitter)でのソーシャルログインができない事象を確認しています。事前にX(旧Twitter)側で再ログインした上でconnpassのソーシャルログインを行うか、 「ユーザー名(またはメールアドレス)」と「パスワード」の組み合わせでのログインをお試しください。合わせてFAQもご確認ください。 お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用
The document is comprised of technical documentation copyrighted by Recruit Marketing Partners Co., Ltd. It includes code snippets and configuration examples for tools like AWS Lambda, Kinesis, Presto, Hive, Embulk and Treasure Data. The documentation provides guidance on building data pipelines, ETL processes, and reporting solutions using these technologies.Read less
Speaker: Lydia Di Francesco In this workshop, participants will delve into the realm of AI and its profound potential to revolutionize employee wellness initiatives. From stress management to fostering work-life harmony, AI offers a myriad of innovative tools and strategies that can significantly enhance the wellbeing of employees in any organization. Attendees will learn how to effectively levera
スタートアップは経済環境に合わせてその事業スピードを調整する必要があり、そのためにもメトリクスをうまく利用することが重要です。 冬の時代が来ると言われ、ユニットエコノミクスが注目されている 2016 年こそ、どのように戦略からメトリクスに落としこむかはスタートアップの力の見せ所ではないかなと思います。本スライドがその一助になれば幸いです。
カメラで撮影した顔の特徴から同一人物を自動的に検知する。そんな顔認識システムが、小売店で客層把握や万引き防止に使われ始めている。 こうした顔データは、今秋改正された個人情報保護法で個人識別符号と位置づけられ、取得にあたって利用目的を示さなければいけない個人情報であることが明確にされたが、本人が気付かないうちに顔データが活用されているケースも少なくない。 今月上旬、作業着を扱う全国チェーンの埼玉県内の店舗。商品を選んでレジに来た客の顔を店員の背中側にあるカメラがとらえると、レジ裏のパソコンに「男性 38歳 ID/○△×……」と表示された。 「目や鼻の位置などの特徴をデータ化し、IDを割り振る仕組み。レジのPOS(販売時点情報管理システム)と合わせれば、客の購買履歴を簡単に管理できる」と説明するのは、今年7月からチェーンの一部店舗に顔認識システムを導入した役員。「建設業界の労働人口は高齢
今回のソリューション:【Tableau/タブロー】 〜ニュースアプリ「カメリオ」のユーザー行動をデータから見える化し、UI改善につなげた事例〜 Webサービスやアプリのグロースハックを行う上で欠かせない、ユーザー行動分析。昨今その領域において注目されているのが、「データサイエンティスト」と呼ばれるデータのプロフェッショナルだ。彼らはデータ領域に特化したそのスキルを活かし、数値分析によってサービスのグロースに貢献する。 ビッグデータ・テクノロジーのエキスパートで、ニュースアプリ「カメリオ」を運営する株式会社白ヤギコーポレーション。 カメリオは、独自のアルゴリズムを使って特定のキーワードに基づく情報を収集することで、ユーザーが「読みたい」という情報だけを届けるキュレーションサービスだ。そんな同社に2015年4月にデータサイエンティストとして参加したのが、堅田 洋資さんだ。 堅田さんはBIツール
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。 データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。 ■第3回:分析と解釈(1) 第3回と第4回では、6つの切り口のうち「分析」と「解釈」について学びます。 どれほど正しく精緻な分析を行ったとしても、意思決定、およびアクションに繋がるとは限りません。 実際にビジネスの現場でデータ分析を武器とされているゲストをお招きして、今までにどのような分析を行い、どのような解釈、および意思決定がなされてきたのか、具体的な事例を通して「分析・解釈のポイント」を学んでいきます。
この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。 データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。 ■第4回:分析と解釈(2) 第3回と第4回では、6つの切り口のうち「分析」と「解釈」について学びます。 どれほど正しく精緻な分析を行ったとしても、意思決定、およびアクションに繋がるとは限りません。 実際にビジネスの現場でデータ分析を武器とされているゲストをお招きして、今までにどのような分析を行い、どのような解釈、および意思決定がなされてきたのか、具体的な事例を通して「分析・解釈のポイント」を学んでいきます。
誰もが自らデータ分析を行える「セルフサービスBI」。ツールや導入企業の数は増える一方だが、誰もが簡単にデータを分析できるようになると、企業のビジネスや私たちの生活はどうなるのだろうか。 業務部門が情シスに頼らず、自らデータ分析やリポート作成を行う「セルフサービスBIツール」。「Tableau」や「Qlik Sense」をはじめ、大手ITベンダーもさまざまなツールを展開しており、導入企業も増えてきている。 誰もが簡単にデータ分析を行えるようになると、企業のビジネスや私たちの生活はどう変わっていくのだろうか。Tableau Softwareのバイスプレジデント、Dave Story(デイヴ・ストーリー)氏に話を聞いた。 データ分析が次の「産業革命」を起こす Tableau社でモバイル、成長戦略分野のバイスプレジデントを務めるDave Story(デイヴ・ストーリー)氏。11月10日~11日に開
今回、サンフランシスコ空港のすぐ近くで開催されたODSCというカンファレンスに参加してきたのですが、その中の一つの講演が、ほぼ「大学生向け文章の書き方の可視化バージョン」といった趣きだったので、興味のある方もいるかと思い、メモを公開します。プログラマの場合も、このあたりの知識があるとデザイナーとの連携もスムーズになるではないでしょうか。さらに言えば、データ・ダッシュボード系のアプリケーション作成の場合、こういった知識を念頭に作れば、そのまま使えるレベルのシンプルなモックを作ることもできると思います。 ポイントは、(コンピュータを使った)データ表現のためのスキルは、センスや才能ではなく学ぶものであるという点に尽きます。コードを書いて作るタイプの可視化も、Excelで作る各種チャートも根本は同じで、適切にスキルを学んでいれば、手書きの技術に左右されないために、ダイレクトにアウトプットの質を向上
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 製品 Toggle sub-navigation Tableau Tableau Pulse Data Management 埋め込み分析 CRM Analytics Enterprise Tableau Public 統合 最新リリース プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator ソリューション Toggle sub-navigation Ta
こんにちは。VASILYでインターンとして働いている永井です。大学では統計の研究をしていて、VASILYでは主にデータ分析に取り組んでいます。今回は先月の10月13日にβ版で提供開始となったGoogle Cloud Datalabを試してみたので、その紹介をしたいと思います。 1.Cloud Datalabとは? 2.準備 3.Notebookの作成 4.BigQueryからのデータ取得 5.取得したデータの可視化 という流れで紹介していきます。 Cloud Datalabとは? Cloud Datalabの特徴 Cloud Datalabは、Google Cloud Platform上で起動するJupyter Notebook(旧IPython Notebook)のことです。 特徴としては、 ・BigQuery、Compute Engine、Cloud Storage
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