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eコマースでのビッグデータの使い方
ビッグデータと分析のアプリケーションは、eコマースビジネスがゲームの一歩先を行くのを助けています。ビッグデータは、組織がより大きな利益を得るためにどの製品、価格、広告がトップであるかを決定するために使用できる多数の事実の集まりです。
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 2765
ビッグデータと分析のアプリケーションは、eコマースビジネスがゲームの一歩先を行くのを助けています。ビッグデータは、組織がより大きな利益を得るためにどの製品、価格、広告がトップであるかを決定するために使用できる多数の事実の集まりです。
Aino Jul 29, 2019 0 34
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 33
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 32
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 29
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analyticsjapan Dec 20, 2019 0 133
Aino Jul 29, 2019 0 1190
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1164
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1142
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analyticsjapan Feb 17, 2020 0 3486
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 3474
analyticsjapan Oct 22, 2019 0 2933
AIは、1956年に学問分野として設立されました。それ以来、AI技術はテクノロジー業界の重要な部分となっています。米国、中国、日本、韓国、インドなど、世界のさまざまな地域でさまざまな種類のAI駆動ロボットが開発されています。報告によると、AIへの世界的な投資の3分の2が中国に注がれました。これにより、昨年だけでAI産業が67%成長し、中国は2016年に科学技術大学でJia...
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 2765
ビッグデータと分析のアプリケーションは、eコマースビジネスがゲームの一歩先を行くのを助けています。ビッグデータは、組織がより大きな利益を得るためにどの製品、価格、広告がトップであるかを決定するために使用できる多数の事実の集まりです。
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 2716
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4269
まだ初期の段階にありましたが、プロバイダー分析は過去10年間で電子カルテ(EHR)の大量採用に伴って始まりました。プロバイダ分析ソリューションは、2つの大きなバケツに分類されます.
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 2424
15兆ドル規模の商業用不動産業界の意思決定者は、不十分なデータに基づいて巨大な決定を下すことを余儀なくされています。調査は高価で、しかし時間がかかります。他のデータソースには偏りがあり制限されているため、専門家は数千万ドル以上の価値のある選択肢に気付かずにいます。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3461
大手物流業者は、業務から発生するデータ解釈のため、分析と研究に長い間頼っていました。
analyticsjapan Oct 18, 2019 0 2614
RPAイニシアチブが実現に失敗した場合、これはロボットが十分に賢くないためであるという自然な仮定があります。しかし、スマートになるのはロボットの仕事ではありません。AIの仕事です。
Aino Aug 16, 2019 0 4042
人工知能(AI)は、幻想的な架空の要素と限定的なゲーム機能から離れました。現在、AIは科学実験から検索エンジンやお気に入りのソーシャルメディアなどの日常的なものまで、あらゆる場所で見られます。しかし、ほとんどすべての家庭で目に見えないように動作するこの新しいテクノロジーは、どのように私たちの生活を変えることができますか?
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 3665
本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 (業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです)。
analyticsjapan Aug 8, 2019 0 3314
すべての組織は現在、よりデータ駆動型の試みを行っています。機械学習の手法は、この取り組みに役立ちました。私は、世の中の多くの資料が技術的すぎて理解しにくいことを知っています。この一連の記事では、私の目的はデータサイエンスを簡素化することです。私はスタンフォードの講座、本から手がかりを得ています。この試みは、誰にとってもデータサイエンスを理解しやすくすることです。