Data Science and AI
IBMのData ScienceとAIに関する取り組みをご紹介します
身近な疑問をヒモトク#08-担当者泣かせの突発的な設備故障。蓄積したデータから予測できるのでは？
みなさま、こんにちは。日本アイ・ビー・エムのコンサルティング部門で、IBM Maximo Application Suiteを用いた設備管理のソリューションと担当しております清野 聡（せいの さとし）と申し […]
ブログで学ぶSPSS_Modeler #08- パッと見地味でもベテラン推し！平均値ノードで示す施策の有効性
こんにちは、株式会社MAIの木暮です。 今回は、SPSS Modelerの平均値ノードで示す施策の有効性検証に活用するTipsを、具体例を交えながら掘り下げていきます。 SPSS […]
身近な疑問をヒモトク#08-担当者泣かせの突発的な設備故障。蓄積したデータから予測できるのでは？
みなさま、こんにちは。日本アイ・ビー・エムのコンサルティング部門で、IBM Maximo Application Suiteを用いた設備管理のソリューションと担当しております清野 聡（せいの さとし）と申し […]
実践！IBM Cloud Pak for Dataチュートリアル （MLOps and trustworthy AI前編）
はじめに 「IBM Cloud Pak for Dataを手軽に試してみたい」という要望にお応えして、クラウド環境で手軽にお試しいただけるチュートリアルが完成しました。チュートリアル全般については こちらの記事 → […]
実践！IBM Cloud Pak for Dataチュートリアル（Data fabric）
はじめに 「IBM Cloud Pak for Dataを手軽に試してみたい」という要望にお応えして、クラウド環境で手軽にお試しいただけるチュートリアルが完成しました。今回は、Data fabricのチ […]
身近な疑問をヒモトク#07-ニュースでよく見るイケてる地図グラフを自分でもサクッと描いてみたい
こんにちはIBMの角田です。ビジネス・インテリジェンス（BI）製品の担当をしています。 最近テレビでニュースを見ているとグラフの表現力が上がったと感心します。とりわけ地図による可視化はバリエーションも豊富に […]
データ・マネジメントの新たな潮流を定義する4つのユースケース
最も緊急性の高いトピックはどれか、データ・ファブリックがどのように役立つかをご覧ください。 By Jay Limburn｜6分で読める｜2022年5月10日 データ・マネジメントとAIをめぐるさまざまな事象 […]
Women in Data Science Tokyo @ IBM 2022 開催レポート
こんにちは。IBM西戸です。 今年で3回目のWomen in Data Science (WiDS) Tokyo @ IBM が2022年6月3日にオンライン開催されました。 WiDS Tokyo @ IBMは、データサ […]
ブログで学ぶSPSS_Modeler #07- モデル評価に欠かせない予測変数の重要度！そのカラクリと存在意義
皆様こんにちはIBMの西牧です。 SPSS Modelerでモデルを作成すると大抵の場合、予測変数の相対重要度が出ます。 個々のフィールドがどの程度予測に影響を与え […]
身近な疑問をヒモトク#06-答えはお客様の中にある！アンケートの自由回答からニーズを顕在化させる
こんにちは。マーケティングバリューアップの千野といいます。 みなさんは日頃、アンケートに協力することはあるでしょうか。 かつては紙一択だったアンケート。最近はスマホやタブレットの調査が低コスト […]
ブログで学ぶSPSS_Modeler #06- モデル作成をもっと楽に！特徴量の選択もSPSS Modelerにおまかせ
皆様、初めまして。日立ソリューションズ東日本の南雲と申します。 SPSS製品やCognosなどを活用してデータサイエンティストとしてお客様の課題解決に向けた支援をしています。 ・日立ソリューシ […]
【開催レポート】SPSS Modeler春のオンラインユーザーイベント2022〜Modeler書籍第2弾出版記念総力祭〜
みなさまこんにちは。スマート・アナリティクス株式会社の武田です。 オンラインになってから４回目のSPSSユーザーイベントが、2022年5月20日に開催されました。 今回もまた1000名を超える皆様に参加いた […]