スライド |
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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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22 |
アナリティクス概要 |
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28 |
アナリティクスとは?(1) |
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30 |
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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05:
56 |
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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09:
56 |
発射台と的(1) |
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発射台と的(2) |
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24 |
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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13:
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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13 |
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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38 |
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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23:
05 |
まずは… |
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23:
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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22 |
謙虚さ |
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19 |
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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54 |
やっぱり客観性は必要(1) |
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27:
57 |
どう見るかは前提次第 |
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27:
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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48 |
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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30:
36 |
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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31:
33 |
アナリティクス・フレームワーク |
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35 |
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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33:
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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34:
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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35:
18 |
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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55 |
中間的手法事例 Deep Learning(2) |
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40:
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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45:
18 |
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:
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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46:
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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46:
38 |
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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47:
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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55 |
やれる人間がやればいい |
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50:
36 |
組織を横断しての連携 |
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39 |
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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54 |
完璧主義が日本を駄目にする!(2) |
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53:
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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54:
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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58:
23 |
最後に(2) |
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58:
24 |
最後に(3) |
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41 |
最後に(4) |
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58:
47 |
最後に(5) |