アナリティクス
アナリティクスに関する注目の話題
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。
人工知能（AI）
AIはどの程度賢いのでしょう？ そしてAIはどれだけ人の知能に近づいているのでしょう？このような問いへの答えを探りつつ、AIがどのように私達の世界を変えるのか、解説します。音声アシスタントからX線画像の自動解析まで、AIは多くの業種で使われ始めています。
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。
データマイニング
おむつとビールがよく一緒に購入されているということを発見した小売業者の話を聞いたことがあるでしょうか？携帯電話会社を乗り換えた友人の人数から、あなた自身が携帯電話会社を乗り換える見込みを予測することができる通信会社のことは？これらの企業はデータマイニングを活用して、誰も予想すらしていなかった新たな洞察をデータから導き出しています。増え続ける貴社のデータストアには、どのような秘密が隠されているのでしょうか？ データマイニングで見つけ出しましょう。
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？
Natural Language Processing
Who would have guessed 10 years ago that you could hold a conversation with your phone or tell your thermostat to turn up the heat? Today, it's not uncommon to ask for a weather report, add to your grocery list and play your favorite music by voice command – and get immediate results. Natural language processing is the central technology behind these advancements. But how do your devices understand language? And how can these same technologies be used in a business setting? From text mining to natural language processing and natural language understanding, find all the answers here.
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。
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。
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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