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お役立ち資料
MSIISMを運営するNTTデータ数理システムが提供する
各分野の基礎理解に役立つ各E-BOOKを無料でダウンロードいただけます。
課題解決のヒント集めにご活用ください。
最適化読本
- 業務でDX推進の検討を行っていますが、機械学習のほかにも最適化という武器があることを知ることができてよかったです。
- 売り上げ向上のために需要予測に取り組み始めていますが、予測結果を有効活用するためには最適化が候補としてあることが分かりました。
数理計画法（最適化）という技術の概要と、その使いどころについて解説した小冊子です。数式を使わずに、具体例を通じて、数理計画法の基礎を理解していただけるようにご説明します。
数理計画法の基礎を学びたい、ビジネスにおける最適化のヒントを得たいという方にオススメです。
目次（一部）
- 1大学駅伝エントリー最適化問題
- 2部活スケジュール調整問題
- 3最適化で何をする？
- 4最適化は何をやっている？
- etc.
DOWNLOADシミュレーション読本
- シミュレーションという言葉は何気なく使ってしまっていましたが、技術分類があったので具体的なイメージがつかめました。
- エージェントシミュレーションは知らなかったのですが、興味があるので勉強してみようと思います。
シミュレーション、デジタルツインという言葉は聞いたことがあるけど… という方のために、分析技術としてのシミュレーションの概要と活用例について解説した小冊子です。
シミュレーション技術は、工場の生産システム、サプライチェーン流通システムなど様々な分野で応用されています。
このようなシミュレーションを行うための基礎知識を分かりやすくご紹介します。
また、同時にダウンロードできる活用事例集にはビジネスでの活用事例をまとめました。
ご自身の業務での活用を考えていただくためのヒントにしてください。
目次（一部）
- 1はじめに
- 2シミュレーションって？
- 3どうしてシミュレーションするの？
- 4シミュレーションの方法
- etc.
活用事例集 目次
- 1工場の生産システム
- 2サプライチェーン流通システム
- 3店舗／施設／イベント会場の人流設計
- 4防災・まちづくり
データ分析読本
- 基礎集計がデータ分析につながっていくことが理解できました。現在 BI ツールでいろいろと集計を試しているところで、ここから次のステップへ進む自信が持てました。
- まったく分析経験がない私ですが、難しい数式などを使わずにかみ砕いて説明されていて、分析とはどういうものかイメージがつきました。
統計解析・データマイニング・機械学習といった技術でどのようなことができるのかを解説した小冊子です。
実店舗を持つ小売店を具体例として、実際のデータ分析の流れをご紹介します。
これからデータ活用を始めたいが何から手を付けていいか分からない、という方に読んでいただきたい内容です。
目次（一部）
- 1はじめに
- 2データ分析全般について
- 3具体的な分析の流れ (小売業のケース)
- 4NTTデータ数理システムの役割
- etc.
テキストマイニング読本
- 営業日報の自由記述のデータは活用を避けていましたが、そういったものにこそ重要な情報が含まれており、分析に取り組まなければと思いました。
- 正直、これまでアンケートの自由記述は人がさらっと目を通す程度しか出来ていませんでした。今後活用していくイメージを持つことができました。
- 看護系でデータ分析は未経験ですが、この本の内容を参考にテキストマイニングを始めてみたいと思います。
SNS、WEBページ、アンケート、日報などの文章データを分析するためのテキストマイニングという技術の概要と、どのようなことが分かるのかを解説した小冊子です。
自由記述欄をうまく活用できていない、SNSやユーザーの声を役立てたいなど、文章データの活用に興味のある方はぜひご覧ください。
同時にダウンロードできる看護研究編は医学書院「看護研究」に連載された、現役の看護師東山弥生さんによるテキストマイニング日記をまとめた小冊子です。
臨床現場で Text Mining Studio を用いた分析に関するコラム全53回をまとめました。医療・看護系の方はもちろん、それ以外のテキストマイニング初心者の方にも課題発見やテキストマイニングの活用法の参考になる内容です。
目次（一部）
- 1テキストマイニングとは？
- 2テキストマイニングで何をする？
- 3ツールを使って分析するということ
- etc.
看護研究編 目次（一部）
- 1テキストマイニングとの出会い
- 2早速テキストマイニング
- 3テキストマイニングで事故防止
- etc.
ベイジアンネットワーク読本
-
ベイジアンネットワークは全く知らなかったのですが、これを読んで、おおよそ理解することができました。
確率によるシミュレーションもできるので、色々な用途に使えそうだと思いました。 -
因果推論の勉強をしていて、ベイジアンネットワークにたどり着きました。
活用例がかなり具体的に紹介されているので、利用するイメージがわきます。
ベイジアンネットワークはネットワーク図と確率を使って現象を理解するAI技術で、経済学、社会科学、医療分野、故障解析など様々な分野で活用されています。
この小冊子では、ベイジアンネットワークの基礎と特徴から具体的な分析事例までを、AIや分析の初心者にも分かりやすく説明します。
ホワイトボックスなベイジアンネットワークモデルを活用して事象の理解や改善につながる分析を行う方法が学べます。
深層学習や生成AIなどのブラックボックスなモデルとは異なる、ホワイトボックスなモデルでの分析に興味がある方におすすめです。
目次
- 1はじめに
- 2現象をモデル化すると何がよいのか
- 3ベイジアンネットワークとは
- 4ベイジアンネットワークによる分析例