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データアナリティクス対人工知能–データアナリティクスがAI採用を加速する方 法
AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
analyticsjapan Aug 26, 2019 0 3499
AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 44
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 41
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 36
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 35
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 34
analyticsjapan May 21, 2024 0 191
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 174
analyticsjapan Oct 1, 2019 0 173
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 167
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 166
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1541
Aino Jul 29, 2019 0 1458
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1446
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 1441
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1437
analyticsjapan May 21, 2024 0 1876
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 7406
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4266
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4252
Aino Jul 19, 2019 0 3984
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?
Aino Aug 16, 2019 0 4688
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 Jun 3, 2019 0 4677
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 Aug 26, 2019 0 3499
AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
analyticsjapan Jan 6, 2020 0 3924
ブロックチェーン技術は、ビジネスと最終的には経済を変革する可能性を秘めています。変化する消費者の要求に応え続け、競争に勝ち抜くために、計画と優先順位付けを開始する時が来ました。私たちのレポートは、小売および消費者向けパッケージ商品業界における50を超える潜在的なブロックチェーンのユースケースの詳細な分析を提供し、潜在的な価値と複雑さによって分類しています。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 4391
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 Aug 29, 2019 0 3763
ロボットの時代が到来しました!ファッションとテクノロジーが組み合わさってから、長い間トレンドになっています。服を着て、カメラに向かって「アレクサ、私の見た目はどう?」と聞くと、ほんの数秒でその小さなスピーカーがデータを元に回答を提供します!...
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4252
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 Nov 22, 2019 0 3345
人工知能の定義は「知的エージェントの研究と設計」であり、知的エージェントはその環境を認識し、成功の可能性を最大化する行動システムです。