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﹃Business Intelligence and Analytics Software - SAS﹄
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SASを選ぶ理由 SASが世界で最も信頼されているアナリティクス・プラットフォームであり、またアナリスト、顧客、業界エキスパートがSASを支持・愛用しています。 SASの詳細情報
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テクノロジー
●2018/11/10 09:28
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3users
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スキルの不足、経験の欠如、金融危機の余波による緊縮予算のせいで、デジタル・マーケティング環境は引き続き厳しい状況にあります。データが足りない状況ではないのは確かですが、問題は、顧客ロイヤルティの醸成であれ、データの収益源化であれ、データから真の価値を引き出す方法を理解しているマーケターが足りないことです。 英国のマーケター500名以上から集めたアンケート調査を基に私たちが行った最近の研究によると、現代のマーケターは、戦略、チャネル、スキルに関して明確な類型に分類されることが明らかになりました。どの類型にもそれぞれ注目すべき特質があるものの、こうしたマーケターたちは、デジタル革命の渦中でビジネスの成功に貢献するために必要な幅広いスキルを網羅的に身につけているのでしょうか？どうかこのまま読み進め、ご自分がどの類型に当てはまるかを考え、将来に向けたスキルが十分かどうかを確認してみてください。N
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学び
●2018/06/08 13:48
●マーケティング
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人工知能︵AI︶を活用すると、機械が自律的に経験から学び、新たな入力に順応し、人間が行うようなタスクを実行できるようになります。チェスをプレイするコンピューターから自動運転車まで、最近耳にするAIの実用例のほとんどは、ディープ・ラーニングと自然言語処理に大きく依存しています。これらのテクノロジーを利用すると、大量のデータからパターンを認識させるという方法で、特定のタスクを遂行するようにコンピューターをトレーニングすることができます。 人工知能の歴史 人工知能という言葉は1956年に生み出されましたが、データ量の増加、高度なアルゴリズム、コンピューティング能力とストレージの向上により、現在、AI人気はますます高まっています。 1950年代の初期のAI研究では、問題解決や記号的手法などが研究されていました。1960年代に入り、米国防総省はこうした研究に興味を持ち、人間の基本的な推論を模倣するコ
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テクノロジー
●2018/03/08 20:37
●人工知能
●AI
4users
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2. 素朴な疑問が芽生える ■ルーツはどこにあるのか ベンゼクリ︵1973︶のコレスポンデンス分析を知って私がまず疑問に思ったのは、この分析は日本で有名な林︵1952︶の数量化理論Ⅲ類と同じではないか？というものでした。 私が仕事を始めた1970年代は統計数理研究所の林知己夫先生が提唱された数量化理論が日本のマーケティング界でもてはやされていた時代です。数量化理論の総称のもとに多くのモデルが開発されましたが、その一つがⅢ類でした。 Ⅲ類は複数のカテゴリーへの反応パターンを意味する矩形行列が与えられた時に、行と列に最適なスコアを与えようとするものです。Ⅲ類では行列の要素をYesなら1、Noなら0のダミー変数で記述するのですが、表1のZであっても1-0は扱えますから、それは両者の本質的な相違ではありません。 さて、私は多変量解析を知らなかったものですから、文献をいくつか当たってみたところ、類似
●
テクノロジー
●2016/04/07 15:30
●SAS
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機械学習の進化 新しいコンピューティング・テクノロジーの登場により、今日の機械学習は昔の機械学習とは様変わりしています。機械学習は元々、パターン認識と、特定のタスクを実行するようにプログラミングされなくてもコンピューターは学習できるという理論、この2つからから誕生しました。人工知能に興味を持った研究者たちは、コンピューターがデータから﹁学習﹂できるのではないかと考えるようになったのです。機械学習の﹁反復的﹂という側面は重要です。なぜなら、新しいデータを処理させるたびに、モデルが自律的に適応していくからです。 モデルが学習した結果を使用して、信頼性・再現性のある意思決定およびその結果をもたらします。 この科学はそれほど新しいものではありませんが、まさに今、新たな勢いを見せています。 機械学習のアルゴリズムは長年にわたり数多く存在してきましたが、ビッグデータに対して複雑な数値計算を自動的に、超
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テクノロジー
●2015/09/02 07:55
●機械学習
●AI
●科学
●社会
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マーケティング担当者の課題 すべてのチャネルで一貫したブランド経験を提供する。チャネル毎のサービスレベルの違いを顧客が許容してくれることもありますが、顧客が期待しているのは一貫した対応です。しかしチャネルの多様化により、すべてのチャネルで一貫性を保つことが難しくなっています。 チャネル横断でブランド経験を統合する。すべてのチャネルのカスタマー・エクスペリエンスを統合して一元管理することが理想ですが、技術上の問題や従来のプロセス、組織内の縦割り意識などがその実現を阻みます。データを統合して一元的な顧客理解を進める。対応履歴やチャネル、製品、時間などに関する顧客データを統合し一元的な顧客理解を深めることで、統一性と連携性の高い顧客コミュニケーションを展開することが可能になります。しかし部門間の分断、データの散在、一貫性のないプロセスなどにより、その実現が難しい場合があります。 カスタマー・エク
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学び
●2015/08/07 04:07
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SASを選ぶ理由 SASが世界で最も信頼されているアナリティクス・プラットフォームであり、またアナリスト、顧客、業界エキスパートがSASを支持・愛用しています。 SASの詳細情報
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テクノロジー
●2014/09/04 21:39
●SAS
●統計
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●ソフトウェア
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学び
●2014/06/07 12:01
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SAS Institute Japan株式会社 広報担当‥倉石、坂元 TEL‥03-6434-3700 FAX‥03-6434-3701 E-mail‥jpnpress@sas.com http://www.sas.com/jp ～﹁SAS® University Edition﹂がキャリア作りや先端研究の基礎作りを支援～ * 2014年5月28日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリースの抄訳です。 米国ノースカロライナ州キャリー発 (2014年6月06日) – ビジネス・アナリティクス・ソフトウェアとサービスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.︵以下 SAS︶は、高等教育機関や社会人の学習者向けに﹁SAS® University Edition﹂の無償提供開始を発表しました。膨大なデータから価値を掘り起こそうとしても、
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暮らし
●2014/06/07 11:58
●SAS
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Why Learn SAS? Demand for SAS skills is growing. Advance your career and train your team in sought after skills Why Learn SAS?
●
テクノロジー
●2014/05/13 22:19
●SAS
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●webサービス
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Why Learn SAS? Demand for SAS skills is growing. Advance your career and train your team in sought after skills Why Learn SAS?
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テクノロジー
●2013/01/16 16:35
●SAS
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世の中
●2013/01/10 14:17
●SAS
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SAS Institute Japan株式会社 広報担当‥倉石、坂元 TEL‥03-6434-3700 E-mail‥jpnpress@sas.com http://www.sas.com/jp ～オンライン上の顧客の声をリアルタイムに統合・分析し、ブランディング・顧客サービス向上を実現～ (2010年11月18日) – SAS Institute Japan株式会社︵本社‥東京都港区、代表取締役社長‥吉田 仁志、以下‥SAS︶は本日、企業のソーシャルメディアを活用したマーケティング活動を支援する新ソリューション﹁SAS® Social Media Analytics (ソーシャルメディア・アナリティクス)﹂の提供を開始すると発表しました。SAS Social Media Analyticsは、インターネットサイトでやり取りされているオンライン上の会話から集めた情報を統合・分析し、それに基
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学び
●2010/11/18 14:30
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学び
●2010/11/17 10:51
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暮らし
●2010/07/23 05:23
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Why Learn SAS? Demand for SAS skills is growing. Advance your career and train your team in sought after skills Why Learn SAS?
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テクノロジー
●2010/06/28 23:58
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●tool
●mobile
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株式会社NTTドコモ︵以下、NTTドコモ︶は、移動体通信事業の国内最大手企業。近年では、入会金・年会費無料のポイントプログラム﹁dポイントクラブ﹂に力を注いでおり、その顧客層を回線契約者以外にも広げている。 ポイント運営の主体になれば、ユーザーにより良い体験を提供することに加え、ポイントパートナーとの共存共栄も望まれる。以前から同社は、自社サービスのクロスセル／アップセルを可能にする深いパーソナライズに取り組んでおり、20年以上にわたりSASを活用してきた歴史と経験がある。 それに加えて加盟店の提供する数多くのサービスとユーザーを的確にマッチングさせ、ユーザーが必要なものやサービスを、彼らが必要とする時に紹介する展望を描いた。8割の時間はデータ準備にかけている デジタルマーケティング推進部 データ活用推進担当 担当課長︵取材当時︶ 川崎 達矢氏は、﹁それまでは、自社のキャンペーンに合わせ
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暮らし
●2008/06/27 17:02
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[質問] 多次元正規分布に従う乱数列を生成するにはどのようにしたらよいでしょうか。 [回答] 2次元までであれば、DATAステップだけで比較的簡単に作成することができます。 変数XおよびYの母平均をμx, μy、母標準偏差をσx, σy、分散共分散行列をσxyとします。このようなパラメータの正規分布は、次のような回帰モデルに基づいて、平均0分散1の独立な2つの確率変数ε1およびε2から生成することができます。 Ｘ＝μx + σx * ε1 Ｙ＝μy + a* (x-μx) + b * ε2 上式において、a=σxy/σx^2 , b=sqrt(σy^2 - σxy^2/ σx^2)です。このような式に基づいて、下記のようなプログラムで乱数を作成することができます。 DATA mnormal0; KEEP x y; /* パラメータ */ mux=2; muy=1; /* 母平均 *
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学び
●2007/04/24 18:17
●研究
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[質問] SAS System 8 以降では、SAS/STATのプロシジャを実行して得た結果をすべてSASデータセットとして出力することが可能になったと聞きました。 どのように実行するのでしょうか？ [回答] SAS System 8 以降では、ODS︵アウトプット・デリバリ・システム︶の機能を利用して、すべての解析結果をSASデータセットへ出力できるようになりました。この機能は、Base SAS、SAS/ETSなどでも利用可能です。 実行手順としては以下のようになります。 出力結果に関する情報をログウィンドウに出力するODS TRACEステートメントを利用して、ODS OUTPUTステートメントで使用するODSテーブル名を確認します。 (注1) ODS OUTPUTステートメントでODSテーブル名を指定して、出力内容をSASデータセットとして保存します。 ODS OUTPUT ODSテ
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世の中
●2006/08/04 23:47
●SAS
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1 2004 10 15 SAS 2 MCMC 3 4 ∫ = θ θ θ θ θ θ d p x p p x p x p ) ( ) | ( ) ( ) | ( ) | ( ) | ( θ x p θ ) (θ p ) | ( x p θ Bayesian inference. Encyclopedia of Statistical Science,Vol.1,pp.197-204. 5 MCMC MCMC Metropolis-Hastings 6 Metropolis-Hastings ) (⋅ π ) 0 ( x N j ,.., 2 , 1 = ) , ( ) 1 ( ⋅ − j x q y ) 1 , 0 (U) , ( ) 1 ( y x u j− ≤α y x j = ) ( ⎭ ⎬ ⎫ ⎩ ⎨ ⎧ = − − − − ) , ( ) ( ) , ( ) ( , 1 m
●
テクノロジー
●2006/03/07 17:50
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テクノロジー
●2005/04/18 02:49
●ツール
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●Web
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SASを選ぶ理由 SASが世界で最も信頼されているアナリティクス・プラットフォームであり、またアナリスト、顧客、業界エキスパートがSASを支持・愛用しています。 SASの詳細情報
●
テクノロジー
●2004/07/21 08:59
●SAS
●データマイニング
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●analytics
●software
●business
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