analyticsjapan Aug 8, 2019 0 4641
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 Jun 3, 2019 0 24
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 22
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 22
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 20
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 19
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 123
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 95
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 Oct 18, 2019 0 3909
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 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 Jun 3, 2019 0 5377
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 3775
商業用不動産業界は、最近では、「AI」、「ビッグデータ」、「機械学習」、「予測分析」などの用語で溢れています。
analyticsjapan May 23, 2024 0 2520
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。...
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 5143
SalesforceがTableau Softwareを買収したという、業界には大きなニュースが発表されました。 買収金額は153億ドルで、これは史上最大の買収です。Salesforceが自社の製品ポートフォリオにさらに多くのデータインサイトと顧客データテクノロジーを得るための最大の動きです。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 4115
現在(米国では)約80億ドルと評価されている教育テクノロジー:Edtech業界は、近年、投資資本の大量流入の恩恵を受けています。これは、2018年だけでも14億5000万ドルと報告されています。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3350
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。