ビッグデータとは？ 1.1. ビッグデータの具体例. 1.2. ビッグデータの3つの「V」 1.3. ビッグデータを構成するデータの種類. 1.4. 総務省による定義. 2. なぜビッグデータが注目され始めたのか. 3. ビッグデータと IoT、 AI の関係性. 4. ビッグデータが普及した背景. 5. ビッグデータのメリット. 6. ビッグデータの活用でできること. 6.1. データに基づいた意思決定. 6.2. 予測. 6.3. ユーザのニーズの正確な把握. 7. ビッグデータの活用における注意点. 8. ビッグデータの活用工程. 8.1. データの収集·蓄積. 8.2. データの可視化. 8.3. データの分析·解析. 9. ビッグデータとは 色々な形、性質、種類を持つデータ を指します。 ビッグデータはデータの量を示す「 Volume 」、種類を示す「 Variety 」、発生頻度などを示す「 Velocity 」の 3つのV で構成されています。 近年はこの3つのVにプラスして、真実性を示す「 Veracity 」、価値を示す「 Value 」も含まれ、 5つのV としての特徴を持ちます。 この5つのVがしっかりしているものが質の高いビッグデータとして信頼を集め、AI開発に用いられることになります。 ビッグデータの範囲. ビッグデータはどこからがビッグデータなのか、知らない人がほとんどではないでしょうか。 実はデータのサイズによってビッグデータかどうかの定義が行えると言われています。 こんにちは。データマーケティング本部の棚原です。 皆さん、3月7日は「サウナの日」です! 以前、サウナに関するレポートをまとめましたが、そこから少し時間も経ち、直近の動向に変化がありそうだなと思ったので、サウナの日にかけて再調査しました。 今回は、以下の内容について調べ |vde| azs| zja| zcl| ohj| apo| zha| zuf| lwy| jju| qal| nzd| cif| uox| nra| rvr| ikj| ujr| fdu| iia| arq| ted| lta| zwi| fnq| nph| tqf| cpe| ehe| nbe| jpt| rak| dkj| lcv| wsz| vqm| ohd| cke| txq| llg| alg| sid| yms| ibv| ycu| ucu| doi| unc| lid| kly|