更新日： 集計期間:2025年09月24日～2025年10月21日
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重回帰分析や実測値と予測値の対比などについてブログ形式で詳しくご紹介！
本ブログでは、より実践的なアプローチ(相関関係・重回帰分析等)を取り入れ、 Python・統計学の学習を進めていきたいと思います。 pandasのread.csv()から読み込んだデータセットより、変数間の相関関係を ヒートマップで出力いたします。 相関係数の値は、-1から1までの範囲を取ることができ、1に近いほど強い正の相関、 -1に近いほど強い負の相関、0に近いほど相関が弱いことを示します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
当社のデータサイエンティストが様々なアプローチで課題にあったデータ分析をご提供！
当社では、クライアント企業の課題に合わせ、様々なアプローチで 『データ分析サービス』を提供しております。 データの視覚化から効率的な意思決定に活かす“ビジネスインテリジェンス”と 統計モデルを利用してパターンを発見し、効率的な意思決定に活かす “予測モデル”をデータ分析の二本柱に据え、セキュアにデータを 保持しながらデータ分析ツールを使用いたします。 ご要望の際は、お気軽にご相談ください。 【導入メリット】 ■ビジネスインテリジェンス ・課題発見と対策アクションのスピードアップ ・分析機会の増加による意思決定の効率化 ■予測モデル ・予測の自動化による業務効率の大幅UP ・人間が判断するための指標や材料の提示 ※詳細につきましてはお気軽にお問合せください。
データ蓄積と分析、機械学習（AI）の活用なら当社にお任せください
当社では、様々なデータを分析をしてきた実績と先進のアプローチを基に、 データマネジメント、売上向上、利益向上、経費削減に繋がるAI開発や データ分析、データ解析、機械学習の活用をご提案しております。 ヒアリングから運用までを、世界水準で優秀なエンジニア集団による 技術力と現場に寄り添う当社スタッフが、クライアントが抱える課題を 引き出し、ニーズに合わせたシステム開発やデータ分析などといった プロジェクトに合わせた工程を瞬時に洗い出し成功へ導きます。 【プロジェクト実績事例】 ■工程計画の自動立案システム ■3DCAD類似図面ファイル検索システム ■2DCAD類似図面ファイル検索システム ■鉄筋の切断手順最適化 ■生産管理システム など ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
Firebaseでの認証管理とリアルタイムデータ管理やCloudBuildでのデプロイなど！
Google Cloud Platformでのビッグデータ分析におけるシステム事例を ご紹介いたします。 「BigQueryでのビッグデータ分析」や「CloudSQLでの分析結果保持」、 「Pub/subでの他システム連携」などを実施。 ご用命の際は当社へお気軽にお問い合わせください。 【担当領域】 ■基盤設計・構築、要件定義、設計、開発と維持保守 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
高性能目標かつリアルタイム重視！システム事例をご紹介します
AWSでの大規模リアルタイム基盤におけるシステム事例を ご紹介いたします。 Kinesis Data StreamとKinesis Stream Analyticを活用した リアルタイムデータ分析などを実施。 ご用命の際は当社へお気軽にお問い合わせください。 【担当領域】 ■基盤PoC、設計・構築、性能チューニング、維持保守 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
品質安定・効率改善・条件開示による開発案件加速と市場優位性をお約束します！
当社では、フィルムまたは金属箔の原反(ロール材料)をスリット刃にて 指定の幅にカットするスリット加工を行っています。 材料種はフィルム(各種)や金属箔(各種)、CFRP(複合材)となっており、 スリット幅は0.4mm～2000mm以上、スリット公差は±0.1mm。 その他、混錬コンパウンド(ペレット製造)やTダイ製膜(フィルム製造)、 ラミネート加工も取り扱っています。 【サービス】 ■混錬コンパウンド(ペレット製造) ■Tダイ製膜(フィルム製造) ■スリット加工 ■ラミネート加工 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
細く整った繊維感と弾力を併せ持つ小麦由来の組織状タンパク質"Whetabel N10"が肉様食感を再現します！
グリコ栄養食品は、プラントベースフードのおいしさを向上させる WhetabelⓇ N10（小麦由来の植物性組織化タンパク質）を製造・販売しております。 Whetabel N10はプラントベースフード、特に植物性代替肉で課題となっている 食感（繊維感や弾力）向上や風味改善を可能とするタンパク質です。 肉様食感を再現するのに、特に重要かつ従来の植物性組織化タンパク質（TVP）に足りない点 としてあげられるのが"繊維感や硬さ・弾力"となります。 肉は筋線維が束状になっている繊維状の構造をとっており、この構造が食感に繊維感や硬さ・弾力をもたらします。 従来のTVP品（ex.大豆由来やエンドウ由来）の多くは層状構造であるのに対して、 Whetabel N10は肉の筋線維に似た繊維状の構造を有していることが分かっています。 これによりWhetabel N10を肉様食感に近い繊維感や硬さ・弾力を実現することができます。 ダウンロード資料には様々な機器を用いたデータを掲載しておりますのでぜひご確認ください。 サンプルのご要望などがございましたら、弊社HPよりお問い合わせください。
エクセルの追加機能である分析ツールの基本的な操作やできることをご紹介！
現在は企業に膨大なデータが蓄積されており、データ活用が非常に重要な 課題になっています。 ほとんどの企業がエクセルを使って顧客情報の管理や分析を行っているのでは ないでしょうか？ もっと今回は、エクセルの追加機能である分析ツールの基本的な操作や、 分析ツールでできることをまとめました。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
エネルギー市場における世界的なビッグデータ分析が業界に革命を起こし、2031年までに368億米ドルに達すると予想
エネルギー市場における世界のビッグデータ分析は目覚ましい成長を遂げており、2022 年には約 108 億米ドルの収益が報告されています。予測によると、このダイナミックな市場は、印象的な化合物によって推進され、2031 年までに 368 億米ドルという驚異的な評価額に達すると予想されています。 2023 年から 2031 年の予測期間中の年間成長率 (CAGR) は 14.6% です。 エネルギー分野におけるビッグデータ分析は、持続可能性を取り入れて発電に革命を起こすことを目的とした包括的なソリューションです。 この革新的なアプローチは、持続可能性コンサルティング サービスを強化し、信頼性の高い再生可能エネルギー源の導入を通じて温室効果ガス排出量を削減する上で重要な役割を果たします。 さらに、ビッグ データ分析サービスは、複雑なビジネス課題に取り組むように設計されており、組織が十分な情報に基づいて戦略的な投資決定を下せるようにします。 応募方法は[PDFダウンロード]ボタンからご確認いただくか、関連リンクから直接ご応募ください。
銀行市場におけるデータ分析は、2031 年までに 290 億米ドルに達すると予測されています。
銀行市場における世界的なデータ分析は目覚ましい成長を遂げており、2022 年には約 58 億 8,000 万米ドルの収益が報告されています。2031 年までに 290 億米ドルという相当な評価額に達すると予測されており、業界の有望な将来が予測されています。 この成長軌道は、2023 年から 2031 年の予測期間中に 19.4% という堅調な年間複合成長率 (CAGR) によって支えられています。 銀行業務におけるデータ分析とは、大規模で複雑なデータセットから貴重な洞察を抽出するための高度な統計および分析技術の適用を指します。 この包括的なプロセスには、データ クレンジング、データ収集、データ マイニング、データ統合、データ視覚化などのさまざまな主要コンポーネントが含まれます。 応募方法は[PDFダウンロード]ボタンからご確認いただくか、関連リンクから直接ご応募ください。
AIモデルの開発だけでなく、アドバイザーとしての継続的なサポートサービスも提供
Deep Analyticsの特長 【データ分析を担うのは世界最高クラスの精鋭チーム】※Kaggle実績に伴う Deep Analyticsチームは、Kaggle Grandmasterが率いる世界最高クラスのチームです。 【閃きから生まれる、特徴量エンジニアリング】 データ分析で最も大切な手法が“特徴量エンジニアリング”。 様々な分野や業種の知識と経験を持つ精鋭たちだからこそ、この特徴量を“適切に”抽出するセンスと閃きを持っています。 【お客様と二人三脚で進めるデータ分析・AIシステム開発】 現場に精通したコンサルタントがデータサイエンティストとお客様を繋ぎ、常に課題を共有。 AIシステムに至る工程を丁寧に説明しながら、お客様とともに理解を深め、二人三脚で開発・導入までワンストップで行います。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データ分析が物流業界での意思決定と改善にどのように役に立つかを解説！
物流におけるデータ分析アプローチは、在庫管理、ルート最適化、需要予測など さまざまな側面で求められます。しかし、その実現にはデータから得られる洞察が 欠かせません。 この記事では、Pythonというプログラミング言語を使った物流データの統計分析に 焦点を当て、データ分析が物流業界での意思決定と改善にどのように役に立つかを 見ていきます。 具体的には、python上の機能であるPandasやNumPyなどのPythonライブラリを 活用したデータ処理、そして統計分析の具体例を、実データを用いたケーススタディを 通じて解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
