現代の企業はかつてないほどに膨大なデータを抱え、データサイエンスチームはそうしたテラバイトあるいはペタバイト規模のデータの海からインサイトを引き出し、実行可能なアクションへと落とし込むことが求められています。
多様な統計ツールや分析手法を用いてデータサイエンスを実践すれば、意思決定の質の向上、新たなビジネスチャンスの発見、そして確かな量的データに基づく決断といった付随的なメリットも期待できます。最新のデータサイエンスモデルでは、巨大なデータセットから迅速にアウトプットを得ることができるようになりました。しかも、リアルタイムまたはリアルタイムに限りなく近いスピードで、です。モデルのアルゴリズムは、刻々と変化する消費者の行動パターンに適応できるほどに洗練されているため、こうしたアウトプットは未来に何が起きるかを予測するうえで一助になります。市場にどのような新商品や新サービスを投入すべきか、コスト管理とリスク低減をどのように行うべきか、そうした決断をするために、データサイエンスの力が不可欠になっています。
・なぜ今データサイエンスか
・機械学習
- Altair Knowledge Studioで機械学習を実践する
- 債権回収の傾向スコア
- 信用リスクの軽減
- 不正リスクの軽減
・Altair Knowledge Studio