プロセスマイニングとは？｜ Celonis Japan （セロニス）
プロセスマイニングとは、現行の情報システムから容易に活用できるイベントログを基に知識を抽出することで、実際のプロセス（あなたが思い込んでいるプロセスではなく）を発掘し、モニタリングし、改善するための分析手法です。 プロセスマイニングは、実際のデータから得られる客観的で事実に基づいた洞察を提供し、コンプライアンスやパフォーマンスに関連する疑問に答えることで、既存のビジネスプロセスの監査、分析、改善に役立ちます。 このテクノロジーは Celonis Execution Management System の中心的な要素です。ユーザーはプロセスの実行状況を十分に理解した上で、自社の実行能力（Execution Capacity）、つまり業務オペレーションの最能力をCelonis EMSで測定し、さらに業務の実行を妨げる事象、Execution Gapを取り除くために自動化されたアクションをCel
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
ROICの視点で稼ぐ力を高める 第II部 企業価値を戦略に落とし込む | 戦略｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
今回は、第7回で紹介した事業の「稼ぐ力」を高めていくことについて掘り下げていく。投下資本利益率（ROIC）を分解していくのがポイントである。それは、売上高における数量や単価、あるいは売上原価における諸々のコストなどの財務指標だけでなく、工場の操業や店舗のオペレーションなどにおける現場での行動指標まで含めて、競合企業とのベンチマークを行いながら進められる。こうして特定される課題に対応することによって、稼ぐ力を飛躍的に高めていくことができる。 稼ぐ力はROICに表れる これまで見てきたように、企業価値の創造は、事業から十分なキャッシュフローを生み出していくことによって牽引される。そのためには、戦略の軸に成長と稼ぐ力が据えられていることが重要であった。そして、ここでいう「稼ぐ力」とは、営業利益や当期利益、あるいは自己資本利益率（ROE）を指すわけではなかった。 PL&BS一体型思考の基で重要なの
成功する投資：トレーディングのサイエンス - Qiita
はじめに 早速ですが、皆さんは投資をしているでしょうか。しているとすれば、どのような投資をしていらっしゃるでしょうか。 世の中には様々な投資対象が存在し、またその投資手法も様々です。投資に関する情報は世の中に溢れています。氾濫していると言ったほうがよいかもしれません。書籍を例に取ると、甘い文句で投資を奨励するライトな入門書から金融の専門書までずらりと並びます。またブログやSNSも重要な情報源となっており、最近では投資向けのYouTubeも人気を集めているようです。 しかしこれだけ多様な情報ソースが存在するにも関わらず、投資で成功を収めることができるのはごく一握りです。少し古いリサーチになりますが2015年の野村證券の個人投資家リサーチでは、通算で利益が出ている個人投資家の割合は9.3%とのことです。どうしてこのような事態に陥ってしまうのでしょうか。投資の初級者の方はどのようなアプローチをし
【シニアの概況】高齢者の経済状況 2019年4月 | シニアライフ総研
60歳以上の64.6％は経済的な暮らし向きに心配ないと感じている 内閣府が60歳以上の者を対象に行った調査では、経済的な暮らし向きについて「心配ない」（「家計にゆとりがあり、まったく心配なく暮らしている」と「家計にあまりゆとりはないが、それほど心配なく暮らしている」の計）と感じている人の割合は全体で64.6％となっています。また、年齢階級別にみると、年齢階層が高いほど「心配ない」と回答した割合は高く、80歳以上では71.5％となっています。 60歳以上の者の暮らし向き その他の世帯平均と比べて、高齢者世帯の所得は低い 高齢者世帯（65歳以上の者のみで構成するか、又はこれに18歳未満の未婚の者が加わった世帯）の平均所得（2015年の1年間の所得）は308.1万円で、全世帯から高齢者世帯と母子世帯を除いたその他世帯（644.7万円）の5割弱となっています。 尚、平均所得金額で見るとその他の世帯
シニアの生活意識調査2018
シニアの生活意識調査2018 2018年11月14日 このたび、ソニー生命保険株式会社（代表取締役社長 萩本 友男）は、2018年10月5日～10月9日の5日間、全国のシニア（50～79歳）の男女に対し、今年で6回目となる「シニアの生活意識調査」をインターネットリサーチで実施し、1,000名の有効サンプルの集計結果を公開しました。 （調査協力会社：ネットエイジア株式会社） 調査結果 概要 今回の調査は、シニア層のエネルギッシュな様子がうかがい知れる内容になりました。アンケートにお答えいただいた50～79歳のうち、50代では男性の9割、女性の5割が、60代では男性の5割、女性の3割近くが何らかの形で就業しています。世代もあるのか、女性については60代以上の世代は6割以上が専業主婦ではありますが、調査対象をトータルでみても、「シニア」層の半数が何らかの形で仕事をしているのです。また、65歳を超
TechCrunch | Startup and Technology News
The U.K.’s Competition and Markets Authority (CMA) has provisionally concluded that Adobe’s proposed $20 billion bid for digital design rival Figma could result in a “substantial lesseni Fidelity has further slashed the estimated worth of its holding in social platform Reddit and chat app Discord as well as SaaS startup Gupshup, giving a preview into how the asset manager sees the imp
重回帰分析を使って有馬記念の1位馬を予想する！ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
マーケティングメトリックス研究所をご覧の皆様、はじめまして。 電通ダイレクトフォース・戦略コンサルティング部の小松と申します。 前回記事（ピザvsチキン！12月パーティ需要はどちらが高いか指数で明らかにする）を寄稿した小川より紹介を受け、マメ研に参加することとなりました。 よろしくお願い致します。 主な業務はダイレクトマーケティングの戦略プランナー、といったところですが、今回はもう一つの顔である「日本一競馬が好きな広告マン」として記事を書きたいと思います。 統計学で馬券は当たるのか？昨今は統計学という学問がバズワードのように広がり、この業界でも学習する人が増えてきました。私も、広告やサイトの分析を行っているうちに自然と興味を持ち、勉強し始めました。 その成果をお見せしたいものの、こちらに寄稿されている方たちからみたらまだまだ若輩者。ということで、広告よりも得意な競馬をネタにして、何とか恰好
2015年J1最終節の全てのチームの得点を予測せよ：Data League 2015年大会講評の補遺 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日こちらの学生データ分析コンペの表彰式に、プレゼンター＆解説者として登壇してまいりました。正直言って、データを提供して下さったData Stadium社の皆様からも「これほどまでの結果になるとは」という感嘆の声が上がるほどハイレベルな戦いぶりで、参加者の皆さん大変素晴らしい結果を残して下さったと思います。この場を借りて、改めてコンペ参加者の学生の皆さんお疲れ様でした、そして入賞者の皆さんおめでとうございます。 ところで、この表彰式に来れなかったという*1方々から「講評をブログにまとめてもらえないか」という依頼をちょこちょこいただきましたので、簡単ですがまとめておきます。なお、Data Stadium様とCrowd Solving様のご厚意で今回の本番用学習データセット＆テストデータセットをいただくことができたので、最後の方に僕が自分で試してみた結果も載せてあります。 課題について この記
相模原市オープンデータライブラリー | 相模原市
現在の位置 ： トップページ › 市政情報 › 相模原市オープンデータライブラリー オープンデータとは 行政が保有するデータを、誰もが二次利用が可能なデータ形式で公開することです。 オープンデータを推進することにより、行政の透明性・信頼性の向上、市民の利便性向上、地域経済の活性化などが期待されます。 ホームページで公開しているデータのうち、オープンデータ化が可能なものから順次公開していきますので、本市のオープンデータをぜひ活用してください。 オープンデータの利用条件 「相模原市オープンデータライブラリー」の利用に際しての規約を掲載しています。 オープンデータのご利用の際には、本規約に従っていただくようお願いします。 また、データのダウンロードをもって本規約の内容を承諾したものとみなします。 本規約の内容は、必要に応じて予告なしに変更することがありますので、オープンデータのご利用に
dplyrを使いこなす！基礎編 - Qiita
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす！Window関数編 * dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ
日本各地の生活コストを算出して暮らしやすさを比較できる「生活コストの『見える化』システム」
by Japanexperterna.se 経済産業省が開発した、地域の暮らしやすさを貨幣価値で比較できる「生活コストの『見える化』システム」が公開されました。自分の現在の環境や、「10年後にはこういう生活を送っているはず」という仮想の環境を条件設定することで、日本の各都市で暮らした時に発生する生活コストを算出・比較できるシステムになっており、その人にとっての各地域の暮らしやすさの貨幣価値まで計算してくれるようになっています。 生活コストの「見える化」システム（METI/経済産業省） http://www.meti.go.jp/policy/local_economy/seikatsucost/index.html まずは上記URLにアクセスして「『見える化』システム(EXCEL形式：21.433KB)」というリンクからExcelファイルをダウンロードします。ファイルサイズは約22MBとな
思考院講演会資料.xps
統計数理研究所統計思考院開所講演会 1 21世紀型ソフトスキルとしての統計思考力の育成 ～科学的探究・問題解決・意思決定のための統計教育～ 東洋大学経済学部 渡辺 美智子 （統計数理研究所客員教授） １．指導要領改訂の背景 21世紀型ワークスキル ２．スキャンズレポート アメリカ政府レポート 1990年（産業界＆教育界を繋ぐ） ３．問題解決力向上のための 統計教育 ４．分布の読み方・活用 学習指導要領の主な改善事項 2 言語活動の充実 • 各教科等で批評、論述、討論などの学習 理数教育の充実 • 新しい科学的知見に対応 •統計に関する内容を必修化 • 知識・技能を活用・探究の重視 • 日常生活や社会との関連を重視 職業に関する教科・科目の改善 各種産業で求められる知識・技術・資質の育成 情報科 「情報の科学」：データに基づく問題解決 新学習指導要領解説（改訂の経緯：冒頭） • 21 世紀は
当社データサイエンティストがこよなく愛している『mコマンド』で数億行を高速集計する話 - ハウテレビジョンブログ
どうも。 1月に入社したばかりの、データ分析担当のn_maoです。 と言いながら、最近はHTMLとjsばかりいじっております。 それはそれで楽しいです。 さて今回はデータ分析のざっくりとした仕事内容と、その分析にかかる手間を省くツールをご紹介します。 データ分析の仕事 まずは私の行っているデータ分析という仕事の内容をご紹介します。 私の主な仕事は大きく分けて４つです。 売上げ、会員登録数などの簡単な集計&自動レポーティング データベースからの知識発見（いわゆるデータ分析） 分析結果をもとにした企画立案 実施された企画の効果検証 あくまで私個人の仕事内容であり、データ分析者全員に当てはまるわけではありません。 アルゴリズムの研究開発の方や、インフラ寄りの方もいらっしゃるでしょう。 ですが、同じ職種の方で業務範囲が被っている方も少なからずいらっしゃると思います。 これら４つの業務の中で一番時間
pandas のデータ集約とグループ演算を利用して株価を分析する - Qiita
データをカテゴライズしてそれぞれのカテゴリに関数を適用するのは集約や変換と呼ばれます。これらはデータ分析のワークフローの中でもとりわけ重要な部分とされます。 pandas はグループ演算における強力な機能を有しており直感的な操作が可能です。 R 言語の様々なパッケージ作者であるハドレーウィッカム氏の有名な論文 The Split-Apply-Combine Strategy for Data Analysis (PDF) ではグループ演算のプロセス「分離ー適用ー結合」について述べられています。 pandas でもこのグループ集約操作モデルをベースとなる考え方として取り入れています。データはプロセスの最初の段階で 1 つ以上のキーによって分離され、次にそれぞれのグループに関数が適用され、関数を適用した結果が結合されて結果を示すオブジェクトに格納されます。 以前に Ruby で日本国内の株価を
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カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
