データピラミッドは、データから価値がどのように生まれ、プロセスに抜け漏れがないようにするかを表します。ビジネスリーダーは、どのニーズを最初に満たし、どれを後に満たすべきかを理解し、自社のデータ資源をそれに合わせて構成することが重要です。
ピラミッドの一番下(最初)から一番上(最後)へ、ニーズを並べ替えてください。基盤となるニーズは下に、最も高度な分析手法は上に配置します。
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
機械学習は多様な業界や分野で使われています。適切に適用すれば、ビジネスを根本から改善できます。この章では、機械学習のユースケース、関与する職種、そしてそれらがデータニーズのピラミッドにどのように位置づくかを説明します。
この章では、機械学習の種類を概観します。因果モデルと予測モデルの違いを確認し、教師あり学習と教師なし学習を取り上げ、最後に教師あり学習のサブタイプである分類と回帰を理解します。
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