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J-GLOBAL ID：201802266621149030   整理番号：18A1385991

ビジネスインテリジェンスソリューションのためのデータ科学における予測解析学【JST・京大機械翻訳】

Predictive analytics in data science for business intelligence solutions

著者 (3件)： Wazurkar Parth (Dept of CSE, Indian Institute of Information Technology, Nagpur, Maharashtra, India) ,  Bhadoria Robin Singh (Dept of CSE, IIIT, Nagpur, Maharashtra, India) ,  Bajpai Dhananjai (KFX Circuits and Systems, Bengaluru, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSNT  ページ： 367-370  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代のコンピューティング時代において,組織は技術のより良い利用に焦点を合わせており,グローバルなビジネス需要によるギアアップに生き残っている。このような競争は,そのビジネスのための駆動力として働いており,それは,2秒毎に生成されたデータを取り上げることになっている。このデータは,ビジネス成長モデルに必要な情報により図形化し,分離する必要がある。予測分析(PA)は,ビジネスソリューションに対する効率的な挙動を示唆する可能性のある大規模データにおける異なるパターンを見出すために種々のアルゴリズムを用いている。本論文は,大規模なデータセットを扱うための成功率を最大にするために予測解析を用いたデータのための概念的意思決定プロセスを提供した。今日,クラウドコンピューティング,SOAのような異なる技術は,情報技術を一緒に変換しているが,データ計算に新しい複雑さを課している。技術の進歩により,構造化および非構造化データに対する迅速で動的なデータ解析が必要である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  構造形成 ,  駆動力 ,  情報技術 ,  データ解析 ,  *予測
準シソーラス用語： 非構造化データ ,  クラウドコンピューティング ,  成功率 ,  大規模データ ,  成長モデル ,  *予測解析 ,  *データサイエンス ,  *ビジネスインテリジェンス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 事務・経営情報処理  (JE15020F) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 科学 ,  予測解析