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SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

機械学習で分析モデル選択を自動実行 予測分析を極限まで簡素化する仕組みとは?

複数のセグメントにまたがる大規模な予測分析モデルの構築は、企業のデータ分析担当者にとって大変な作業だ。どのモデルを適応するのが最も効果的かを瞬時に判断できる環境を提供し、予測分析を極限まで簡素化する仕組みの技術詳細を解説する。

コンテンツ情報
公開日 2016/12/26 フォーマット PDF 種類

製品資料

ページ数・視聴時間 4ページ ファイルサイズ 557KB
要約
 企業や組織がより多くの顧客セグメントや事業セグメントにアナリティクスを適用するようになると、多くの場合は、予測モデルに求められる詳細レベルが高まっていく。その結果、より高度なモデルをより多く開発しなければならないが、ほとんどの分析担当者やデータサイエンティストには開発時間を増やす余裕などない。

 では、数回のクリックだけで、データを修正/変換し、使いたい機械学習手法を選択し、自動化されたモデルトーナメント環境でモデルを実行し、それぞれのセグメントについて最もパフォーマンスの高いモデルを突き止めることができるとしたらどうだろうか?

 本コンテンツでは、複数の事業セグメント(製品、地域、チャネルなど)にまたがる大規模な予測モデルの構築/比較/再学習を行うことができ、カスタマイズにも対応したWebベースの自動化環境を提供する「SAS Factory Miner」の機能詳細を紹介する。データマイニング担当者、統計担当者、データサイエンティスト、データベースマーケティング担当者、ビジネス分析担当者など、多くの分析モデルを短時間で構築および評価しなければならないユーザーに、ぜひ読んでほしいコンテンツだ。