皆さん、Geminiot/Pasteriot.miでデータを扱いっている中で、日本語表記でない列名（ラベル）の表記が不便だと感じたことはありませんか？ そんな時Geminiot/Pasteriot.miでは、データの列名を日本語に変更することが出来るようです！ 今回私が実際にその方法を試してみたので、画面のキャプチャと共に皆さんにご紹介したいと思います。
AI分析で思うような予測結果が出ない…原因はデータ形式？(回帰分析編)
回帰分析を使った予測を行いたいけど、思うような結果が出ないということはありませんか？ もしかしたらそれ、「データの形式」が回帰分析に適切ではないことが原因かもしれません。正しい分析結果を出すには、分析手法に合った正しい形式のデータが必要です。
～不均衡データの取り扱い～
デジタルツイン／AI型第３世代BI Geminiotには、AI・機械学習のアルゴリズムを用いた分類問題の推定や数値の予測、クラスタリングを手軽に始められる機能が備わっています。 どのようなデータならうまくモデルが作れるのか、機械学習を行うにあたり注意しておくポイントは無いかなど気になる点があるかもしれません。
いうまでもなく、企業の経営判断には正確さとスピーディさの両方が求められます。 これを手助けするツールとしてBIツールを導入し、データ可視化や分析に活用する企業も増えてきました。
「データドリブンマーケティング」「データドリブンセールス」「データドリブン経営」など、“データドリブン”という言葉を見聞きする機会が増えてきました。
2019年4月から「働き方改革関連法案」の一部施行が始まり、年次有給休暇の取得、時間外労働の上限規制、同一労働同一賃金が順次義務化されています。大企業ばかりでなく、中小企業も実際にアクションを取らなくてはならない時期を迎えています。
企業の利益に直結する、いわば「稼ぎ頭」ともいえる営業部門。 貴社では営業部門のデータ管理を満足のいく精度で実践できていますか？
大手企業におけるBIツールの導入率は80％を超えているといわれます。それだけデータの分析や活用が重要視されているということの表れでしょう。
BIは「Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）」の略、AIは「Artificial Intelligence（人工知能）」の略ですが、略称を並べると字面がよく似ており、混乱してしまいそうです。
ビッグデータがバズワードだった頃を過ぎ、データを業務に活用する「データドリブン〇〇」といった手法も徐々に浸透してきました。経営や業務における判断材料としてデータを活用することは、今や当たり前になりつつあります。
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