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J-GLOBAL ID：201502210415355429   整理番号：15A0866871

分析プロセス自動化・標準化への挑戦-実践に基づく考察-

著者 (2件)： 藤巻遼平 (NEC Knowledge Discovery Res. Lab.) ,  本橋洋介 (NEC)
資料名： 情報処理学会デジタルプラクティス(Web)  (Journal of Digital Practices (Web))
巻： 6  号： 3  ページ： 198-206 (WEB ONLY)  発行年： 2015年07月15日 
JST資料番号： U0569A  ISSN： 2188-4390  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ビッグデータから価値のある法則を導き,実際の業務で活用するためには,単なる統計・機械学習ツールの実行だけでなく,分析目的の設計,データの前処理,モデルの設計,業務フローへの組み込み,といった一連のプロセスが必要である。この「分析プロセス」を実行するデータサイエンティストには,顧客の業務と分析の両面の理解が求められ,現状では個人のスキルに依存しているケースがほとんどである。本稿では,筆者らが第一線のデータサイエンティストとして挑戦する分析プロセスの自動化・標準化への取り組みを説明する。(著者抄録)

シソーラス用語： *過程 ,  *自動化 ,  データ ,  顧客 ,  技術 ,  標準化 ,  学習 ,  器具 ,  *分析
準シソーラス用語： スキル ,  ビッグデータ ,  *プロセス ,  学習ツール ,  実践ベース学習 ,  分析法

分類 (2件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (13件)：

• Vesset, D., Eastwood, M., Zaidi, A. and Dialani, M.: Worldwide Business Analytics Technology and Services 2013-2017 Forecast, IDC Co. (2013).
• 平成24 年版総務省情報通信白書:スマート革命が促すICT 産業・社会の変革,http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/pdf/n2010000.pdf
• Fayyad, U., Piatetsky-shapiro, G. and Smyth, P.: From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases, AI Magagine, Vol.17, pp.37-54 (1996).
• Fairness, Acountability, and Transparency in Machine Learning, http://www.fatml.org/index.html
• Rudin, C.: Algorithm for Interpretable Machine Learning, Invited Talk in 20th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) (2014). http://videolectures.net/kdd2014_rudin_machine_learning/

タイトルに関連する用語 (4件)： 分析 ,  プロセス ,  自動化 ,  標準化