Tag: 分析 #予測分析
AIは従業員エンゲージメントの将来をどのように形作っているのでしょうか。
人工知能(AI)は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。
Aino Aug 5, 2019 0 4111
人工知能(AI)は議論の的となっている話題であり、業界の分野を超えて堅実な支持を得ています。このテクノロジーはここ数カ月間トレンドにあり、日々進化しているため、製造、金融、およびジャーナリズムの分野で新しいユースケースが生まれています。最近では、AIは従業員のエンゲージメントを高め、世界中の組織での採用、トレーニング、定着の方法を改善するための効果的なツールと見なされています。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 24
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 22
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 22
analyticsjapan May 23, 2024 0 20
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 19
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 123
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 94
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 92
analyticsjapan Dec 27, 2019 0 86
analyticsjapan Aug 27, 2019 0 84
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1681
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1661
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1619
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 1577
analyticsjapan May 21, 2024 0 1527
analyticsjapan May 21, 2024 0 2552
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 8081
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4794
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4876
analyticsjapan May 23, 2024 0 2521
このブログでは、デジタルヘルステクノロジーが患者のエンパワーメントを向上させ、医療を変革している方法について探求します。デジタル革命はさまざまな産業に大きな影響を与えており、医療も例外ではありません。デジタルヘルステクノロジーの登場により、患者は今や自身の個人的な健康データをより多くの制御下に置くことができ、これによりエンパワーメントが増し、医療に積極的に参加することができます。...
Aino Jul 29, 2019 0 5009
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 Jan 24, 2020 0 4819
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。
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 5346
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 Feb 5, 2020 0 5057
動きが速く、デザイナーからバイヤーまでのすべての人々は、最新の変化するトレンドをキャッチするために先を見越していることを確認する必要があります。アイテムを見つけて購入する方法は劇的に変わりました。過去数年間、小売業ほどヒットしている業界は他にありません。新興技術(AI、ブロックチェーン、IoT、3Dプリンティング、AR...
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4972
保険数理科学が現代の金融理論と現在広く「データ科学」と呼んでいるものの両方に先んじて、データは常に支払人のビジネスモデルの中核をなしてきました。しかし医療では、支払人が直面する質問のセットは他のものよりも広いです分析が主に損失の可能性、損失のコスト、および価格競争力があるが有益な保険料に焦点を当てている保険会社の種類。今日では、有力支払者は保険会社と保険加入者の両方を対象にしており、データ分析は健康への影響に影響を与える能力の不可欠な要素です。
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 4198
ヒューマンバイアスの削減:AIは、人間の直感や知覚ではなくデータに依存しているため、人間の視点が歪曲されて意思決定プロセスが阻害される可能性がなくなります。これにより、組織を差別訴訟から保護することができますが、よりまとまりのある、コミュニケーションのとれる職場を作り出すこともできます。
Aino Jul 19, 2019 0 4334
需要と製薬の研究開発投資の両方によって、日本で最も重要な製薬療法分野は何だと思いますか?
analyticsjapan Sep 24, 2019 0 3880
価値を高める大きな可能性を得るために、ここ数十年は大量のデジタルデータを目撃しました。たとえば、患者の転帰を改善し、コストを削減するには、すべてのデジタルデータに対する患者の関与を増やすことが重要な要素です。いずれにせよ、中央管理システムと今日普及している従来のデータベースでは、このデータの大部分がサイロ内にロックされており、組織や業界がそれを利用してその潜在的な価値を明らかにする能力が大幅に低下しています。この記事では、ブロックチェーンをデータ中心に見ていきます。ブロックチェーンを使用して、データの安全なターゲット交換を促進し、その可能性を解き放ち、ビジネス価値を実現する方法を説明します。
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4876
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。