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データ解析(統計) - メーカー・企業と製品の一覧

データ解析の製品一覧

1~4 件を表示 / 全 4 件

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位置情報ビッグデータ解析サービス『混雑統計』

“人々がどこから来て、どこへ向かうのか”人々の行動を掴み、分析することが可能です

『混雑統計』は、GPS位置情報から人々の行動を分析し、統計データとして 提供する位置情報ビッグデータ解析サービスです。 家を出てから帰宅するまでの人々の行動を掴み、分析することが可能。 知りたいエリアにいる人々の移動場所や滞在時間、交通手段などがわかり、 マーケティング調査、観光調査から交通調査まで、幅広い分野で有効に ご活用いただけます。 【特長】 ■知りたいエリアの混雑度がメッシュデータでわかる ・月別・曜日別・日別・時間帯別など、自由な尺度で集計可能 ■知りたいエリアにいる人々の移動場所、滞在時間がわかる ・人数・滞在時間・旅程・周遊傾向など、様々な観点で分析可能 ■知りたいエリアにいる人々の交通手段がわかる ・施設への来訪手段・道路別の交通量など、様々な分析が可能 ※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。

  • ビジネスインテリジェンス・データ分析
  • その他情報システム

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研究者のためのグラフ作成・データ解析『KaleidaGraph』

グラフ作成とデータ解析のスタンダードツール

KaleidaGraph は、研究分野で活躍する人のためのグラフ作成・データ解析アプリケーション です。科学的に正確なグラフを作成し、複雑なデータを簡単に機能的な表示に変換します。 ■グラフ作成:データの可視化  Excel ファイルを直接開くか、テキストファイル(CSV 等)からデータをインポートし、  グラフを作成することができます。線形、統計、棒、極座標、円、関数など、さまざまな  グラフをギャラリーメニューから選択してデータを視覚化します。 ■データ解析:結果の調査、分析、学習  多様な種類のカーブフィッティング(回帰曲線の作成)を適用して、データを分析できます。  最小二乗(線形)回帰やスムーシングを含む基本フィッティングに加え、ユーザー定義関数  に利用可能な 100 種類を超える専門的な数式ライブラリが用意されています。 ■グラフ編集機能:結果を明確かつ説得力をもって視覚化  軸、目盛り、グリッド、ラベル、マーカー、線、色など、グラフのあらゆる要素がカスタマイ  ズ可能です。 レイアウトウィンドウを使用して、1 つのページに複数のプロットを配置します。

  • Kaleida_01.png
  • Kaleida_02.png
  • Kaleida_03.png
  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
  • グラフ解析

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ビックデータ解析サービス

当社の4ステップで解析精度を向上!データに基づき、経営効果の高い取組み方針・施策をご提案

“個人の経験に基づくモノづくりから脱却したい”“統計ソフトやAIを 導入しても結果がでない、何とかしたい”などのご要望はございませんか? 当社が提供している『ビックデータ解析サービス』では、徹底したデータの 前処理とモデリングで解析精度を向上可能。 データに基づき、経営効果の高い取組み方針・施策をご提案いたします。 【サービス内容】 <当社(AMTC)の4ステップ> ■モード分解:傾向や分布でクラスタリング ■クレンジング:物理現象に基づき選別 ■インジケータ開発:特長を示す指標の開発 ■モデリング(仮説検証):統計モデル×物理モデル ※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。

  • その他の各種サービス

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データ分析/データ解析サービス

大量データを扱うには様々な障害・リスクと戦う必要があります。 お困りの事がありましたら、ニュートラルにお任せ下さい!

LiNGAM(linear non-Gaussian acyclic model)モデルを内製ツールに実装しデータの因果関係を明らかにする分析サービスを始めました。 統計的因果探索の必要性について なぜ因果なのか? データ分析から得られた知見を使ってなんらかのアクションをしたい場合は予測だけでは多くの場合は不十分だという現実があります。一般にデータ分析からは現象をよく説明できるモデル構築することが多く、予測に利用されます。例えば来月の売り上げ予測や収穫量の予測などです。 最近のユーザーが求めているデータ分析のゴールは何か? 次のアクションとしての行動(宣伝広告戦略、マーケティング戦略など)を知る事が重要。 従来の統計的因果探索 統計的因果探索は全く新しい概念ではないですがデータ分析の中でも非常に難しく一般には回帰分析のように使えるというものではありません。仮定をおく (Assumptions)事が始の仕事になりますがこの段階で因果ダイアグラム(DAG)を観測データからの経験などが総動員して作成する必要があります。つまり、自動的に因果関係が導かれるような手品ではありません。

  • 受託解析

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