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
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Lift (data mining) - Wikipedia
where the antecedent is the input variable that we can control, and the consequent is the variable we are trying to predict. Real mining problems would typically have more complex antecedents, but usually focus on single-value consequents. Most mining algorithms would determine the following rules (targeting models): Rule 1: A implies 0 Rule 2: B implies 1 because these are simply the most common
Association rule learning - Wikipedia
Association rule learning is a rule-based machine learning method for discovering interesting relations between variables in large databases. It is intended to identify strong rules discovered in databases using some measures of interestingness.[1] In any given transaction with a variety of items, association rules are meant to discover the rules that determine how or why certain items are connect
第2回 「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 | gihyo.jp
Mahoutで体感する機械学習の実践 第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 いっしょによく売れる商品は、マーケティング上重要 実店舗でもECサイトでもマーケティング上、「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」という発想はとても重要です。 実店舗であれば、次のように商品の配置を決めるのに役立てることが考えられます。 「いっしょによく売れる商品をより近くに置くことで買われやすくする」 「もしくは意図的に遠くに置くことで、店舗内の回遊を促す」 また、次のようにセール対象商品の選定にも利用できます。 「セールの対象商品にはどちらか片方だけを含み、もう片方はセールに含まず通常価格で販売する」 一方、ECサイトであれば、次のようにレコメンデーションの機能につなげることができます。 「この商品を買った人はこんなものも買っています
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Uplift modelling - Wikipedia
