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
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
総務省は、統計データの高度利用環境の構築のため、平成25年6月10日(月)午前10時から、統計データにおけるAPI機能の導入による試行運用を開始します。これは、オープンデータ推進のトップランナーとして政府の取組を先導するものです。 総務省統計局は、平成25年5月28日付け報道資料(参考1)のとおり、統計におけるオープンデータの高度化を進めることとしており、今般、このうちAPI機能の導入について、独立行政法人統計センターが運用する「次世代統計利用システム」上で、6月10日午前10時から試行運用を開始することになりました。 API機能の導入により、例えば、(1)利用者の情報システムに政府統計のポータルサイト(e-Stat)のデータを自動的に反映、(2)ユーザー保有やインターネット上のデータ等と連動させた高度な統計データ分析などが可能となります。これにより、ビジネス活性化や新規事業の開発促進、行
本サイトは経済産業省がオープンデータを実践するために設置した試験サイト(β版)です。本サイトは、データ活用に関心がある企業、NPO、個人等の方々から色々な意見をいただくことで、少しでも使い勝手の良いサイトにしていくとともに、個人情報等に配慮した上で、経済省のみならず政府全体におけるオープンデータ推進の検討に活用させていただくことも考えております。そのため、本サイトでは、ユーザーの方々から様々な意見や要望をいただき、対して様々な意見や要望をいただく仕組みの一つとして、「DATA METI活用パートナーズ」を設置しております。この「DATA METI活用パートナーズ」の概要と申込についてはこのページのとおりとなりますので、御関心のある方は是非ご覧下さい。 なお、いただいたコメントを踏まえ、柔軟な修正を逐次していくことを考えております。そのため、利用規約も含め、予告無く本サイトは変更される可能性
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Raw data" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (December 2009) (Learn how and when to remove this template message) The two columns to the right of the left-most column in this computerized tabl
近年、マイクロデータへのアクセス可能性が高まり、計算機やソフトウェアの開発も進み、多くの研究者が豊かなデータベースを構築し、実証分析を行っている。マイクロデータを用いた実証分析は、エビデンスに基づく経済政策の立案にとって不可欠である。しかし現状でも、大規模なマイクロデータを入手した際には、分析可能な形にクリーニングし、形成するのに多大な時間を要する。また、データによっても形式 (txt、csv、固定長、特定のソフトでのみ読み込み可など)が異なり、変数名の定義や個体認識IDなどのルールも煩雑で、その都度時間をかけてデータを理解し、向き合っていくことになる。さらに、通常は複数統計を使用するので、マッチングの作業も必要となってくる。 データハンドリングに慣れている研究者でも、作業工程でミスをしてしまうことがあるが、その誤りが実証分析に与える影響は大きく本質的である。ゆえにデータ構築には膨大な試行
ネットリサーチ(モバイルリサーチ)なら、調査設計から集計・分析まで、インターネットリサーチ「ネットエイジアリサーチ」 2023.08 喫煙所に関する意識調査2023 2022.09 加熱式たばこに関する意識調査2022 2022.05 非喫煙者意識調査2022 2022.04 健康に関する意識調査2022 2022.03 国際平和に関する調査2022 2021.09 たばこ税に関する調査2021 2021.03 喫煙・喫煙スペースに関する意識・実態調査2021 2020.02 日本人のポイント活用に関する調査2020 2019.07 ビジネスパーソンの旅のテクニックに関する調査2019 2019.02 日本人のポイント活用に関する調査2019 2018.07 ビジネスパーソンの旅のテクニックに関する調査2018 2017.12 国際平和に関する調査2017 2017.12 日本人のポイント
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昨日6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」は、過去3回のうち2回センターに輝いた前田敦子の卒業発表による出馬辞退で、跡目争いが注目された。開票に先立って、スポーツ紙からAKBファンを自称するタレント、リサーチ会社までさまざまな事前予想が繰り広げられたが、中でも精度の高さを誇ったのが、ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中させていた。 デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグラン(東京都渋谷区)が、総選挙2日前の6月4日に発表した「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」がそれだ。大島優子のセンター返り咲きはもちろんのこと、前年の9位から4位に躍進した指原莉乃を大胆にも3位と予測するなど、かなり精度の高い内容だった。ちなみに予測が外れたのは、20位と予測した梅田彩佳が16位に飛び込み、替わり
「市場」の動向だけでなく、市場の中身、顧客や満足度に至るまでを調査。データや数値のみでは計れない潜在的なニーズも察知・予測し、明確な目的と正しい手法で調査することで、正確なデータをビジネスに有効活用できます。
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