※Alkanoとは?
ノーコードで機械学習・統計解析・テキスト分析ができる、
NTTデータ数理システムの開発した国産データ分析ツールです。
SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、データ分析ツールAlkanoを活用し、業務課題をスムーズに解決する実践的なデータ活用方法をご紹介します。
データを活用して業務課題の本質的解決を実現するには、業務内容を理解している担当者が自ら取り組めるデータ分析環境が必要です。 Alkanoを使うことで、ExcelやBIツールでは難しい多面的かつ本格的な分析をスムーズに実現できます。
ユースケースでは、実際のお客様の課題をベースに異常検知や需要予測などをテーマに、分析ツールの使いどころと、分析結果をどのように業務へ活用したのかというアクションまでの一連の流れをご説明します。
さらに、データ活用プロジェクトのアプローチ・進め方について、分析伴走トライアルやツールの無料トライアルなどの、具体的な導入プランをご紹介します。これから分析を始める方やよりステップアップしたい方でも、安心してデータ活用プロジェクトを進められます。
本セミナーをきっかけに、業務に効果が出るデータ活用をはじめましょう。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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データと解決したい課題があり、データ分析ツールの導入による解決を検討されている方
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データ分析ツールを検討しているが、導入前に短期間で自社にフィットしているのかを試したい方
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データ分析に取り組んでいるが、もっと効果的な活用法を模索している方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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データ分析ツールAlkano（アルカノ）のユースケースをご紹介
異常検知や需要予測などの課題に対して、ツールを活用したデータ分析から得られる結果を用いてどのような成果を出すことができるのか、ユースケースの紹介を通して具体的にご説明します。また、分析に用いたデータ分析ツールAlkanoの特徴についてもご紹介します。
- プログラム２
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数理システムによる支援とデータ活用プロジェクトの進め方
データ活用プロジェクトを始める際に何から取り組むべきなのか、また、プロジェクトのスムーズなスタートを実現する、当社のデータサイエンティストによるコンサルティングやデータ分析ツールを活用した支援の概要をご紹介します。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
データマイニング部 主任研究員柿沼 匡志
データ分析ツール Alkano 開発メンバーとして分析機能の開発等に従事。データ活用を推進していただくため、各種セミナー・受託分析にも携わっている。データサイエンス講座の講師として人材育成にも取り組む。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- Alkanoで実現する“業務課題のスムーズな解決” ～ユースケースで学ぶデータ分析ステップアップ～
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれな何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。