【コラム】Yet Another 仕事のツール (16) データマイニングツール MUSASHI(5) MUSASHIとWEKA | エンタープライズ | マイコミジャーナル
前回は、MUSASHIの出力結果をARFFフォーマットで出力する方法を紹介した。ARFFは高機能なデータマイニングツール"WEKA"が採用するデータフォーマットだ。今回はMUSASHIから出力したARFFファイルを、WEKAで実際に利用してみよう。 WEKAは"Machine Learning"、つまり直訳すると「機械学習」の研究と普及のために開発されているソフトウェアだ。機械学習は、コンピュータが経験したことを自動的に取り込み、以降の処理に活かしていくような人工知能的な情報処理の分野であり、データマイニングで利用されるアルゴリズムの多くは、機械学習に関する研究を取り入れたものだ。WEKAは多くの機械学習アルゴリズムを実装した、様々な用途に使える汎用的なシステムだが、今回はMUSASHIと組み合わせた可視化ツール、つまりビジュアライザとして使用する目的に絞って紹介しよう。 今回も、あらかじ
ビジネスインテリジェンス導入を巡る日本の課題
Part1「重要性が認知され始めたBIの市場動向」の後半でも触れたが、BI（ビジネスインテリジェンス）の市場は、米国においては、驚くべき勢いで伸張しようとしている。日本ではまだ顕在化していないが、主要なBI関連ベンダの声をまとめると、昨今の経済環境による体質改善が求められていること、市場競争が激化している点、さらに、グローバル化の進展といった企業が置かれた立場が大きく変化していることで、BIに関する関心が高まり始めている様子が分かる。つまり今後は、日本でもBIの成長が見込まれることになりそうだ SPSS ビジネスインテリジェンス事業部担当 村田悦子上級副社長 SPSSのビジネスインテリジェンス事業部担当・村田悦子上級副社長は、企業がBIに関心を寄せ始めている理由として、「ユーザー企業自身が、顧客の顔が見えなくなっている、という危機感を持っていることが大きく作用している」と話す。 「企業は、
BIツールの向こうにあるビジネスインテリジェンス
エンロンやワールドコムの不正会計・破たんといった米国大手企業の問題は、米国経済の低迷を長期化させる要因となっているが、これは、同時に日本の経済環境の不透明感をさらに長期化させることにもつながっている。長いトンネルは、まだまだ出口が見えないというのが現状であろう。こうした不透明な環境下において、企業はIT投資によって、不透明な経済環境を見据えるための「行灯（あんどん）」を模索しようとしている。その1つの回答がBI（ビジネスインテリジェンス）といえまいか。だが、BIの導入がスムーズにいっている企業ばかりではない。問題点が幾つか蓄積していることも事実である。そして、BIは、今後はどの方向に向かおうとしているのか？ BIが注目を集める背景には、企業が置かれる立場が大きく変化していることが挙げられるのは、Part2「ビジネスインテリジェンス導入を巡る日本の課題」で触れたとおりだ。 製造業といえども、
Business intelligence - Wikipedia
Business intelligence (BI) consists of strategies and technologies used by enterprises for the data analysis and management of business information.[1] Common functions of BI technologies include reporting, online analytical processing, analytics, dashboard development, data mining, process mining, complex event processing, business performance management, benchmarking, text mining, predictive ana
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