科学の箱

科学・IT・登山の話題

機械学習

会社を変える分析の力

投稿日:2014年1月8日 更新日:

ユーザに関する問題

  • 不確実性
  • 過剰期待
  • 事前期待

分析モデルの利用

  • パターン
  • 変数の数

分析の利用

  • 予測
  • 判別
  • グループ
  • 検知
  • 最適化
  • 発見
  • 探索

データ分析の必要性

  • なぜ誤差がでるのか
  • Costは
  • 機械学習は
  • ビジネス上課題
  • 意思決定

データ分析で解く問題

  • いつまで
  • KPI
  • 誤差
  • いつの

変数、データ、モデリング、計算、検証、誤差

調整

  • 自動化
  • UAT
  • 例外
  • ロールアウト

分析ストーリーの構築

  • 目的
  • 問題
  • データ
  • 手法
  • 結果
  • 表現

メモ

  • 仮説と課題発見
  • 使えるデータ

ビジネスで見つける力

  • call center
    • 品質向上、コスト、健康管理、アンケート、トラフィック
  • 車の購入
    • 購入履歴からの囲い込み、営業トークの効果測定

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-機械学習
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

Core Concept in Data Analysis – Week 1

パート Data Mining Core Analysis Visualization Illustrate Data Mining data mining = patterns in data + …

no image

Core Concept in Data Analysis – Week 3

2d Analsysis 分布図 相関 回帰分析 因果関係 ガルトンはダーウィンのいとこ Related posts:会社を変える分析の力conjoint分析の資料線形回帰とリッジ回帰を比較する

no image

SVMでグリッドサーチ

IrisデータについてSVMで分類をしてみた。さて、今回はSVMモデルのパラメータをいじってみてより精度が高いモデルを作ってみる。 すべての学習モデルはハイパーパラメータと呼ばれる学習モデルに影響を与 …

no image

Pythonではじめる機械学習 – k-Means

k-Meansの概要 k-Meansは教師なし学習の一つであり、あらかじめ指定された数にグループを分ける。 例えば今身長である程度まとまって席に座っている生徒を考えます。k-Meansでは最初に分ける …

no image

Pythonではじめる機械学習 – 多様体学習

多様体学習 次元削減に利用できる手法として主成分分析がある。これは柔軟であり、すぐに実装可能な次元削減アルゴリズムの一つである。しかし一つだけ問題がある。それは主成分分析に適用できるデータは線形のみで …

2014年1月
« 12月   2月 »
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー