高精度な予測モデルが使えるモデルとは限りません。 「使えるモデル」とは、ビジネスの現場で使い成果をだすモデルです。 ビジネスの現場で予測モデルが使えるかどうかを考えるとき、幾つかの視点があります。 今回は、「高精度な予測...
何事にも始まりが必ずあるように、多くの食べ物は、誰かが最初に口にしたはずです。 例えば、多くの野菜やキノコも同様でしょう。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。 今回は、「あなたは、誰も食べたことの...
データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味し...
データを活用することで、モノゴトの打率を左右することができます。 例えば、受注確度を上げるなどの、成功確度を上げる、などです。 実際は、それだけではありません。 例えば、打率の低いことをコツコツやり続ける、高い打率を下げ...
データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味し...
データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味し...
データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味し...
データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味し...
データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は、食材と料理の関係に似ています。良い食材であっても料理人の腕に問題があると台無しになることがあります。不十分な食材でも調理しだいで美味し...
前回は、STEP2の「集める」のその5の「データは対で集める」についてお話ししました。 STEP 2(収集)その5|データは対で集める データを集めたら、次にデータを分析しなければなりません。 集めたデータと分析の関係は...