[B! 分析] asystのブックマーク

「幸せは加速度センサで測れる」：日経ビジネスオンライン

矢野：そうですか。店舗の中で、居場所と体の動きを検知できるセンサを従業員が身に着けて、来店したお客様にも買い物の間だけ身に着けてもらい、毎秒20回ずつひたすらデータを取り続けるわけですが、それを解析した人工知能コンピュータがすごく意外な影響要因をはじき出した。店内のいくつかの「ある特定の場所」に従業員が「いる」だけで顧客単価が向上するというんですね。そこでの滞在時間を1.7倍にしただけで顧客単価が15％も増えたとか。でもそれがどういう理由なのか言葉ではうまく説明できない。これは、具体的にはどういうことをコンピュータでやっているんですか。矢野：ごく単純に言うと、1人のお客さんがいくらお金を使うかという売り上げというマクロな量に対して、影響を与えるかもしれない要因はものすごくたくさんあります。そのたくさんの要因の中で、影響がありそうな候補を何千個、何万個と自動で作り出し、かつそれらを絞り

asyst 2014/08/29

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人はいつ「楽しい」や「つらい」と感じるのか？～つぶやき分析で見えた感情の推移～ - ビッグデータレポート - ヤフー株式会社

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asyst 2014/07/17

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บาคาร่าออนไลน์ Baccarat99 เว็บตรง ทางเข้าสมัครสมาชิก ฟรี 300

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asyst 2014/07/05

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仲居さんにセンサー装着　がんこフードの「科学接客」 - 日本経済新聞

東京・銀座の和食店、がんこ銀座四丁目店。街の喧騒から隔離されたくつろぎ空間は、商談の場としても人気が高い。ここが、過去数回にわたり科学的・工学的アプローチによる「おもてなし研究のフィールド」になった。顧客が望む十分な接客ができているのか。それをつかむため"仲居さん"にセンサーを付け、行動を分析。おもてなしのレベルを高め、夜間の注文件数を4割伸ばすことに成功した。サービス業では、顧客の評価に直結

asyst 2014/06/28

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日本戦ツイート分析｜2014ワールドカップ（ブラジル大会）：朝日新聞デジタル

※選手や監督の名前を含むツイートを収集、その中に多く出てくる言葉を分析・抽出しています。 ※ツイッターのデータは「ＮＴＴデータ」の協力で収集。東北大学大学院の乾・岡崎研究室の支援を受けて、ツイート件数、関連語、ポジ・ネガを分析しました。関連語では、意味のない文字などを除いています。 ※円グラフは、いわゆる「ポジ・ネガ分析」です。活躍を評価しているツイートを「ポジティブ」。プレー批判や交代を要求するようなツイートを「ネガティブ」。単に選手交代を紹介するなど、評価に言及しないツイートを「ニュートラル」と分類しています。 ※最新ブラウザの使用をおすすめします。お使いのブラウザによっては正しく表示されない場合があります。 ※画像のうち、遠藤、岡崎、伊野波、、ザッケローニ監督、ボニ、ヤヤ・トゥーレ、ドログバ（２枚目はＡＦＰ）、長友（２枚目）はロイター。大久保、柿谷、内田、今野、青山、酒井高、ジェルビ

asyst 2014/06/16

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とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツフリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】

『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day

asyst 2014/05/12

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集めた情報の分析方法（物事の本質を探る方法） - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】

最近仕事であるテーマについて調べ物をしています。昔は、情報をひたすら集めるだけ集めて、そのまんま放置しがちでした。それって、ものすごく勿体なくて意味のないことなんですよね。集めた情報をきちんと分析すること。集めた情報を分析して得た結論をまとめておくこと。 ...をしておかないと、情報を集めた労力が無駄になってしまう。先日「集めた情報の分析方法」を勉強しました。ひたすら情報を集めた後、きちんと分析すると、その情報の本質を見いだすことができる...ということです。今日の記事では、この「集めた情報の分析方法（＝物事の本質を探る方法）」について紹介したいと思います。 [スポンサードリンク] 集めた情報の分析方法（物事の本質を探る方法）目に見えているものだけを分析するのではなく、その全体構造/背景を探り、その位置づけを理解する。情報をとにかく多くのカテゴリに分類していき、物事を理