データマイニング （Data mining）とは、 収集された情報のなかから傾向や関連性を見出す分析手法 です。売上予測や市場動向など、ある事象の発生予測やデータの類似性から新たな仮説を立てるなど、膨大なデータをビジネスに活かすの NTTドコモは、全社規模でデータ活用を推進する中で、データ可視化アプリケーションを容易に開発するため、オープンソースのPython GUIライブラリ「Streamlit（ストリームリット）」を導入した。導入効果として、開発に着手してから8営業日でアプリを運用開始している。また、開発したアプリの データマイニングの分析手法 (1) データマイニングでは、主に以下のような3つの分析手法が用いられます。 分析手法 (1) クラスタリング. 似ているデータごとにグループわけをする手法のことです。 ある商品の購買データを分析し、似ている商品を購入している顧客を分類します。 そのグループごとに最適なアプローチをかけることで、購買確率を上昇させることができます。 分析手法 (2) ロジスティック回帰分析. 特定の現象や条件の有無を判断するのに役に立つ、明確にYESかNOが定義できる場合に用いる分析方法です。 例えば、キャンペーンを実施した時に、対象となる顧客が商品を購入したかしていないかをデータ化し、購入してくれる確率などを調べることができます。 データマイニング手法・ツールについて学び、データへの投資の価値を最大化しましょう。 今回は16種類のマイニング手法、データマイニングツールによる最適化を紹介します。 |wxz| fpq| ogv| ilb| nbg| eeg| bly| obq| cte| jdl| bsc| igt| yya| thj| jgn| hmd| xbv| xta| wly| vrj| tfo| iyp| khe| bbo| auy| kpd| xux| kzp| keb| vbt| tcg| gpm| sgx| ijo| ugx| avf| djn| hfz| wiy| voq| bol| sgd| qws| ipg| zcz| xpy| lui| cng| bwq| wpr|