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高度な分析

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コンピュータービジョンとテキストマイニングを用いて、非構造化データからインサイトを簡単に引き出せます。また、アシスト付きモデリングツールで、ML(機械学習)パイプラインをステップバイステップまたは自動で構築できます。

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高度な分析とは?

高度な分析(advanced analytics、アドバンスドアナリティクス)では、多変量統計、データマイニング、機械学習、 可視化、シミュレーション、テキストマイニング、グラフ(ネットワーク)分析、予測、最適化、シミュレーションなどの精緻なテクニックを使用して、 インサイトの発見、パターンの特定、結果の予測、推奨事項の作成を行うことができます。

高度な分析の重要性

高度な分析を通じて予測インサイトを取得し、より良く、より多くの情報に基づいた意思決定を 素早く下せるようになるため、企業のイノベーションを加速させ、競争優位性を維持することが可能となります。 高度な分析は、業務の最適化や改善、 リスクの軽減、顧客体験のパーソナライゼーションなどに用いられています。

高度な分析は、 BI レポートでは解決できない複雑な問題を解決に導きます。ソーシャルメディアのモニタリングと評価、 機械の故障予測、需要と供給の予測、価格の動的調整、 不正行為の検出、顧客離れの抑制など、幅広いケースへの適用が可能です。

高度な分析の手法

高度な分析では、BI や記述的分析よりもさらにデータを深く掘り下げることができます。BI ではさまざまなソースからの過去の 構造化データのみを対象としていますが、高度な分析では、あらゆるデータソースの構造化データと 非構造化データを 対象とすることができます。BIでは通常、過去のパフォーマンスに関するサマリーが得られますが、高度な分析は、将来を見据えた上で、現在のパフォーマンスの 最適化や 業務変革を支援します。 高度な分析では、以下のような手法を 利用できます。


クラスタリング:データをグループ化することで、 データセット内の類似点や相違点を浮かび上がらせ、比較するための手法です。
クラスタリング


コホート 分析:集団の 行動を分析し、幅広いインサイトを引き出す手法です。
コホート分析


複合イベント 分析:さまざまなソースからの イベントデータを分析し、因果関係を指摘することで、リアルタイムでのインサイトを提供する 手法です。複合イベント処理(CEP)とも呼ばれます。
複合イベント分析


データ マイニング:大規模な 大規模なデータセットから連続性、関係性、異常値を特定し、機会やリスクの評価に 利用することができます。
データマイニング


機械 学習:複雑なパターンを 識別し、正確な予測を可能にする手法で、パーソナライゼーション、不正行為の検出、マイクロセグメンテーションなどに 用いられています。
機械学習


予測 分析:過去のデータ、 統計的モデリング、機械学習に基づいてビジネスの成果を予測する手法です。
予測分析


リテンション 分析: ユーザーや顧客をより良く理解するために使用される手法で、既存顧客の維持につながる要因を見定めたり、成長戦略の策定に 役立てたりすることができます。
予測分析

高度な分析の仕組み

高度な分析は、どのような業界や、 事業部門においても絶大な効果を発揮します。以下の図はその一例です。

高度な分析はあらゆる事業部門にメリットをもたらします

ビジネスオペレーション

スピード感がますます重要視されるようになっている今日、 企業においても俊敏な対応が不可欠となっています。高度な分析を活用することで、正確な予測に基づいた意思決定が可能となり、 業績や生産性の向上、収益の拡大が期待できます。

人事

高度な分析によって、 人事データを有効に活用し、募集・採用コストの削減、離職率の低下、従業員満足度の維持・向上など、 多大な成果が得られるようになります。

製造・ 在庫管理

製品に対する需要、嗜好、 コストは絶えず変化しており、製品の製造、販売、流通に大きな影響をもたらします。 高度な分析を使えば、機械の故障防止、不要な在庫の削減、発��の迅速化、 流通コストの低減などが可能となります。

マーケティング

高度な分析を利用すれば、顧客をより良く理解したうえで 将来どのような行動を取るかを予測できるようになります。また、パーソナライズされたマーケティング体験の創造や、 販売機会の特定にも役立ちます。

リスク分析

大規模なデータセットをリアルタイムで管理し、 不正行為を検出し、顧客の評価を監視することで、将来のリスクを軽減できるようになります。


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