analyticsjapan Aug 8, 2019 0 3882
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。
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 37
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 35
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 33
analyticsjapan Nov 22, 2019 0 31
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 30
analyticsjapan May 21, 2024 0 152
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 149
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 146
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 141
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 141
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1437
Aino Jul 29, 2019 0 1334
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 1325
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1322
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1317
analyticsjapan May 21, 2024 0 1615
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 7162
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4073
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4025
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 3355
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 4378
顧客維持は、ほとんどのSaaS企業またはサブスクリプション事業が直面している重要な課題の1つです。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4804
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 2874
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 Jun 3, 2019 0 4684
患者は常にヘルスケアシステムの究極のエンドユーザーです。この記事の他のすべての解決策は、何らかの方法で - 改善された患者アウトカムを提供することに焦点を当てています。それでも、支払人、医療提供者、またはライフサイエンス企業が仲介者として行動することなく、患者に直接アクセスすることを目的とした解決策もあります。
analyticsjapan Oct 22, 2019 0 3448
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 18, 2019 0 3137
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。
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 3260
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 Feb 5, 2020 0 4025
近年、大手消費財企業の最高マーケティング責任者は驚異的な成功を収めています。彼らの最高は、消費者の日常生活の中心にブランドを埋め込むというマーケティングの聖杯を達成することによって、見事なブランド構築を開拓し、そのように巨人の評判を築きました。ある意味、それは理解できます。現在、マーケティング担当者にとって厳しい環境です。急速に加速する業界の変化のペースに対応するには、並外れた工夫、革新、洞察が必要です。そのため、CMOが試行され、テストされたマーケティング手法に後退しているのも不思議ではありません。実際、CMOの4人に3人は、戦略的なマーケティング目標を達成するための一番の方法は、過去に機能したソリューションを再適用することだと言います。
analyticsjapan Jan 24, 2020 0 3983
金融、保険、サプライチェーン、ヘルスケアなど、業界の特定のユースケース向けに独自のブロックチェーン設計を持つことが基本です。バイオメディカルおよびヘルスケアアプリケーションの大半は、プライベートネットワーク上で開発されたブロックチェーンフレームワークが最も受け入れられる参加者として、利害関係者を必要とします。参加のための暗号通貨のようなものでは、それらは推進力を必要としません。いくつかは、ハイパーレジャー、イーサリアムで人気のあるプライベートブロックチェーンの成果です。