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タイトル |
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アナリティクスの基礎 |
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デジタル化社会の発展とアナリティクスの可能性 |
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31 |
第2回 目次 |
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アナリティクス概要 |
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アナリティクスとは？（1） |
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アナリティクスとは？（2） |
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03 |
アナリティクスとは？簡単に言うと… |
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アナリティクスとは？少し難しく言うと… |
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44 |
プロセスを構造化すると… |
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47 |
プロセスの構造化 |
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56 |
発射台と的（1） |
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発射台と的（2） |
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発射台と的（3） |
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12:
28 |
発射台と的（4） |
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39 |
発射台と的（5） |
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41 |
発射台と的（6） |
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46 |
アナリティクスプロジェクト全体像 |
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43 |
アナリティクスの活用目的 |
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14 |
理論と実践 |
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51 |
慶応大学での授業の狙い |
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ビデオクリップ - 【慶應×アクセンチュアDIG】最終プレゼン |
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36 |
アナリティクスの基本 |
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アナリティクスの基本（1） |
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40 |
アナリティクスの基本（2） |
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05 |
まずは… |
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13 |
謙虚さに行く前に小ネタ データは語る（Data speaks for itself.) |
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謙虚さ |
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視点の柔軟性 |
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57 |
まず頭の体操 |
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どう見るかは前提次第 |
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やっぱり客観性は必要（1） |
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57 |
どう見るかは前提次第 |
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58 |
やっぱり客観性は必要（2） |
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16 |
そこで統計学 |
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やっぱり客観性は必要（3） |
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29:
56 |
やっぱり客観性は必要（4） |
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やっぱり客観性は必要（5） |
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01 |
データとアルゴリズム |
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17 |
データ活用の変遷と現状 |
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33 |
アナリティクス・フレームワーク |
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教師なし・教師あり学習事例 通信A社）（1） |
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47 |
教師なし・教師あり学習事例 通信A社）（2） |
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16 |
教師なし・教師あり学習事例 通信A社）（3） |
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21 |
教師なし学習事例 通信A社）端末価格弾力性の分析（1） |
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28 |
教師なし学習事例 通信A社）端末価格弾力性の分析（2） |
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23 |
教師なし学習事例 通信A社）端末価格弾力性の分析（3） |
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34:
25 |
教師なし学習事例 通信A社）端末価格弾力性の分析（4） |
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34:
32 |
教師なし学習事例 通信A社）端末価格弾力性の分析（5） |
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59 |
教師あり学習事例 通信A社）端末販売数予測＆最適化（1） |
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教師あり学習事例 通信A社）端末販売数予測＆最適化（2） |
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03 |
中間的手法事例 Deep Learning（1） |
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中間的手法事例 Deep Learning（2） |
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24 |
中間的手法事例 Deep Learning（3） |
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19 |
中間的手法事例 通信D社）不具合情報早期検知（1/2） |
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中間的手法事例 通信D社）不具合情報早期検知（2/2）-1 |
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51 |
中間的手法事例 通信D社）不具合情報早期検知（2/2）-2 |
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45:
55 |
中間的手法事例 通信D社）不具合情報早期検知（2/2）-1 |
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45:
57 |
中間的手法事例 通信D社）不具合情報早期検知（2/2）-2 |
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13 |
中間的手法事例 センサーデータを利用した動線分析（1） |
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中間的手法事例 センサーデータを利用した動線分析（2） |
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15 |
アナリティクスを支えるシステムと体制 |
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27 |
アナリティクスを支えるシステム基盤（1） |
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56 |
アナリティクスを支えるシステム基盤（2） |
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48 |
成功に向けた体制 |
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やれる人間がやればいい |
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組織を横断しての連携 |
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柔軟さ |
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30 |
完璧主義が日本を駄目にする！（1） |
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完璧主義が日本を駄目にする！（2） |
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22 |
実際にあった笑えない話！（1） |
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53:
53 |
実際にあった笑えない話！（2） |
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19 |
出るくいは打たれるは、良くも悪くも使い分けが重要 |
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53 |
やはり試行（Iteration）は重要！（1） |
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54:
55 |
やはり試行（Iteration）は重要！（2） |
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55:
24 |
専門性×人間性 |
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14 |
最後に（1） |
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23 |
最後に（2） |
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24 |
最後に（3） |
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41 |
最後に（4） |
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47 |
最後に（5） |
