アナリティクス

アナリティクス

ここをお読みになろうとしているあなたは、アナリティクスについて多少なりとも（もしかしたら相当詳しく）ご存知でしょう。英語版のWikipediaによれば、アナリティクスとは「データの中に意味のあるパターンを見出し、伝えること」です。これ自体は明白ですよね？ しかし現実世界では、アナリティクスで何ができるのかということが問題です。可能性、機会、発見という観点から考えてみましょう。アナリティクス技術の進歩により、ほんの少し前までは夢にも思わなかったことが、人間の一生という短い期間のうちに既に可能になっています。そうしたアナリティクスに関する話題を一緒に見ていきましょう。ここでご紹介するのは、アナリティクスの分野で活躍する明晰な頭脳による洞察の数々です。これらの洞察から、何を生み出すか … それはあなた次第です。

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ビッグデータ・アナリティクス

大量のデータが組織に日常的にあふれるなか、問題はもはや「ビッグデータとは何か？」ではなく、「手持ちのビッグデータで何ができるか？」です。そしてもちろん、その答えを得ることは貴社のビジネスの将来にとって不可欠です。ビッグデータ・アナリティクスにより、さまざまな可能性が広がります。ビッグデータ・アナリティクスを活用すると、データマイニング、予測分析、テキストマイニング、時系列予測、最適化を適用して現実的な選択肢をすべてチェックし、望みうる最良の意思決定を実現することができます。

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ディープ･ラーニング

Siriと会話したことはありますか？ あるのであれば、あなたはもう知らず知らずのうちにディープ・ラーニングを使っています。 SiriやAlexaなどのパーソナル・アシスタントのシステムも、コグニティブ・コンピューティングがその技術基盤の一部となっており、ディープ・ラーニング手法を用いた機械学習を原動力としています。音声の認識の他にも、画像の分類、物体の検出など、パターン認識をコンピューターに学習させるディープ・ラーニングの活用範囲はますます広がっています。 さあ、あなたはこれを何に使いますか？    

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機械学習

機械学習は新しい概念ではありませんが、現在では大きくパワーアップしています。特にビッグデータの世界では、この何十年も前の数理科学が新たな勢いを見せています。

例えばクルマの自動運転機能も、機械学習の活用例のひとつです。スパムメール・フィルターやオンラインショップのレコメンド機能も、日常生活の中で使われている機械学習の例です。不正検知もまた、今日の社会における明白かつ重要な機械学習の用途のひとつです。あなた自身が抱える複雑な課題を解決するために、機械学習をどのように利用できるのでしょうか？ ぜひ詳細をご覧ください。

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予測分析

データを収集・分析するメリットは、多かれ少なかれ既に実現していることでしょう。それは大きな第一歩ですが、まだ入口をたたいている段階にすぎません。手持ちのデータをさらに活用するためには、過去を分析するだけにとどまらず、将来の見通しを立てることが必要です。

新規顧客の獲得、支払リスクの評価、不正行為の特定、エネルギー需要の予測など、目的が何であれ、予測分析を使うと、極めて複雑な疑問にも答えを得ることができます。

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統計解析

統計解析は、スポーツマニアや世論調査員のためだけにあるわけではありません。統計解析は、公共政策の周知や社会福祉の改善の領域でも、日常的に重要な役割を果たしています。統計学の分野は、住民を対象としたサンプリング調査から、最大規模のビッグデータ・ソースの分析へと発展を遂げています。

今日の統計担当者は、絶滅危惧種の追跡、農業プロセスの改善、複合疾患に対する最適な治療法の予測など、さまざまな領域で活躍しています。この分野は日進月歩であり、今日の統計担当者が使用する統計プログラミング技術も日々進化しています。

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