購入動機やライフスタイルを分析、「商品DNA」で売り上げ4割増
食品・衣料スーパーのオギノ（甲府市）は、全国チェーンへの対抗策として独自のCRM（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント：顧客情報管理）に力を入れてきた。購入動機の分類を通じて顧客を分析し、売り場作りや販促に生かす「商品DNA」の取り組みが効果を上げている。 「貴方様だけのお得な情報」 山梨県を中心に36店舗を展開する食品・衣料スーパーのオギノ（甲府市）で買い物をすると、レシートの上部にこんな言葉とクーポン券が印刷されていることがある（写真参照）。「アミノ酸配合の水飲料を買うと10ポイントプレゼント」とあり、表示された商品をポイントカード会員が購入するとポイントが付く。 レシートクーポンを導入するスーパーはほかにもあるが、全員に同じクーポンを出したり、その場の購入商品に関連するクーポンを出すものがほとんど。オギノは最新の情報システムを駆使し、「貴方様」が興味を示しそうなクーポンを即時
多変量解析の基礎知識：リサーチソリューション | マクロミル
調査結果をより深く理解するために様々な解析やデータ可視化のための手法・ツールをご用意しています。 専門のリサーチャー・アナリストが調査目的に応じて幅広い手法から最適な手法をご提案、サポートいたします。
e_dis091a.pdf カールソン・パーキン法によるインフレ期待の計測と諸問題
経済社会総合研究所ウェブサイトは、2021年2月20日にESRI統計情報・調査結果ウェブサイトと統合し、リニューアル及びURL変更を行いました。 恐れ入りますが、下記URLよりアクセスいただきますようお願いいたします。 The Economic and Social Research Institute website combined with the ESRI Statistics website for a revamp on February 20, 2021, leading to URL changes.Please use the following URL to access the new site. 経済社会総合研究所ウェブサイト トップページ（https://www.esri.cao.go.jp/index.html） シンポジウム・フォーラム（https://www
Hadoop at eBay
2. 2007 Research Team Builds a 4 node Cluster Subset of Click Stream and EDW data Innovation with Mobius Query Language Visualization and Click Path analysis 2009 Sept Search Clusters Machine Learning Ranking cluster of 28 nodes Search relevance cluster of 10 nodes Subset of Click Stream and EDW Data 2010 May – Athena* Exploratory Cluster of 532 nodes Platform Teams join hands with Search/Research
スケールアウトNASにHadoopの分散ファイルシステムを統合 EMC
EMCジャパンは2月29日、スケールアウトNAS製品「EMC Isilon」に分散ファイルシステム「Hadoop Distributed File System」（以下、HDFS）をOSレベルで統合し、提供を開始した。企業のビッグデータ分析基盤としてのHadoopストレージの構築を支援する。 EMC Isilon HDFSは、ビッグデータの分析基盤として注目されているオープンソースソフトウェア「Apache Hadoop」（以下、Hadoop）のコンポーネント。Hadoopは、HDFSと分散処理ソフトウェアフレームワーク「MapReduce」で構成される（関連記事：Hadoop技術解説 注目の背景にはクラウドの普及）。 EMCジャパンでは、ApacheベースのHadoopをエンタープライズ領域にそのまま適用するには技術的な限界があると見ている。一般的なHadoop処理では、アプリケーション
Cloudera Blog
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
RockMelt Engineering Blog, Modeling Time Series Data on top of Cassandra
At RockMelt we collect data from various sources: server logs, web site logs, browser metrics, etc. Data from these sources gets processed via Hadoop, Splunk or Hive and permanently stored in HDFS or as compressed files in Amazon EBS storage. As it turns out, almost all of our performance, product and business metrics are time-based, and different metrics have different data types/structures. One
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銀行及び消費者金融に関する調査｜マクロミル
VMware が Spring Hadoop を発表