ダッシュボードが「大人気コンテンツ」に 日本製鉄のデータ活用はどうなっているか
日本製鉄は国内に13の製造拠点と3つの研究拠点、海外には7営業拠点、40製造拠点を擁し、約9万3000人の従業員を抱える大企業だ。中でも総面積1172万平方メートルの千葉県の君津製鉄所は中核製鉄所と位置付けられている。その君津製鉄所のシステム室でデータ分析基盤の構築やユーザー教育を担うのが枚田優人氏だ。 君津製鉄所で取り扱うデータは大きく分けると受注や出荷状況などを見る「営業系」データと、生産工程を管理する製造プロセスのデータ、生産品の輸送データの3つに大別できる。 薄板の受注から納品までに生成されるデータを例に見てみよう。 薄板だけでも5万種以上の商品を取り扱っており、顧客ごとに完全受注型で生産する。受注のたびに種類や数量、見積もり金額などの営業系データが生成される。また、受注ごとに鉄鉱石の搬入から前処理、高炉、転炉、鋳造工程、圧延、表面加工などの工程のそれぞれで「圧力」「温度」「振動」
全ての物語の6つの原型 データ分析から解明 - BBCニュース
調査チームは1700作品もの小説を分析し、物語を6つのタイプに分類した。この分類は、世界中で愛されている作品にも当てはまるのだろうか。
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
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