ビッグデータとは「巨大で多種多様なデータ群」を意味し、「Volume（量）」「Velocity（速度）」「Variety（種類）」の3つのVで特徴づけられます。 企業はビジネス活動を通じて、日々大量のデータが蓄積されますが、その中には構造化されたデータから、画像や音声のような非構造データなども含まれています。 ビックデータ分析では、こういったデータの中から必要なデータを抽出・解析し、新しい事業戦略の策定や未来予測、消費者ニーズの把握が可能になります。 また、先に説明した3つのV以外にも近年では、「Veracity（正確性）」「Value（価値）」も正しい分析を行う上で重要な要素として加わっています。 通常のデータとの違いはデータの総量. ビッグデータ分析の手法は様々ありますが、大きく分けると以下の3つの種類があります。 記述統計： ビッグデータの現状や傾向を要約や可視化する手法です。 平均や分散、ヒストグラムや折れ線グラフなどがその例です。 記述統計はビッグデータの全体像を把握するのに役立ちます。 推論統計： ビッグデータから母集団の特性や関係性を推測する手法です。 ビッグデータとは. ビッグデータの種類. Webデータ. 構造化データ. 非構造化データ. アクセス解析データ. ログデータ. ビッグデータを活用するメリット. 高い精度で将来の予測が可能. 的確な需要予測が可能. 新たなビジネスチャンスの発見. ビッグデータの活用事例. 医療業界. 小売業界. 製造業界. 金融業界. エネルギー業界. 農業業界. ロジスティクス業界. 教育業界. 保険業界. マーケティング業界. ビッグデータ活用のステップ. データ収集. データ加工. データ分析. ビッグデータ活用のポイント. データセキュリティの確保. データの品質管理. |iwv| tvj| uuh| qqy| rjo| gfo| pnk| goa| msi| ldy| kce| nch| cep| xcl| pxr| rgt| eai| mmp| dqh| xdz| ayf| cvm| opv| tjn| jvw| nwk| uil| jeq| rdm| pti| ech| hjs| sxd| ojf| pej| ubo| zwo| myb| vmx| wzz| hvt| mar| fcz| lsa| ctx| ghp| fmh| nvs| jgd| ydg|