ビッグデータを活用しても新しいことはわからない

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2019/04/26(金) 13:00:51.46ID:Y1o8+v/L
経験的にそうだろうなってわかっていることが
多数のデータを集めて検証した結果、やっぱりそうでしたとはっきりするだけ
2デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/04/26(金) 14:06:25.68ID:iTqdfl/4
このスレはアフィブログ転載用に建てられました
3デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/04/26(金) 18:40:56.40ID:tgodpZ2Y
擬相関
2019/04/27(土) 00:38:52.66ID:wOY0M/Z1
ファインマントラップ?でしたっけ
2019/04/28(日) 10:38:10.00ID:5QOxO3XX
温故知新
2019/04/29(月) 20:04:05.74ID:+H2LkT/n
新しいルールは分かるだろ
潜在していて見つけられなかった仕分けルールが
7デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/04/30(火) 21:55:01.74ID:Dyn2UAAu
経験的に分かっていたことでも定量的に明らかにするのは価値ある事だよ
2019/04/30(火) 22:04:07.57ID:SP4vcC0N
>>7
問題はその価値を得るためのコストが
出せるかどうかなんだよ

雨の日は、傘が売れる。じゃあどれくらい売れるのか?
店の人はだいたい何本ぐらいですかねーってわかる。

そこにビッグデータを活用してより高い精度の答えが出る。
それで売上は上がるだろうが、その高い精度を出すために
かかったコストを回収できるだろうか?

こういうデータは立地の関係で店ごとに違うだろうから
他の店の結果はあてにならない。

コストを無視してるやつは、価値があればいいと思ってるかもしれないが
価値よりもコストが高ければ、やる意味がない。
9デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/04/30(火) 22:28:47.64ID:Dyn2UAAu
>>8
天気と傘の売り上げみたいな誰でも知ってるレベルの経験則なら 価値>コスト だろうが世の中そんなに単純じゃない
多入力多出力でベテランにしか分からない、経験則を明らかにするのがビッグデータ使う理由では?
2019/04/30(火) 22:33:19.63ID:SP4vcC0N
要するにベテランは金がかかるから
誰でもできるようにしようという話か

売上を上げるためじゃなくて
人件費を下げるためにビッグデータを使うわけね
11デフォルトの名無しさん
垢版 |
2019/05/01(水) 01:38:59.71ID:Wg+J+pQH
売り上げの方向だって、商品のレコメンドなんてビッグデータの賜物じゃない?
2019/05/01(水) 02:13:40.45ID:97t5KpT2
>>11
間違っちゃいないけど、わざわざ "ビッグ" なんてつける意味がわからない。
普通にデータでいいでしょ?少量のデータでも商品のレコメンドはできる。
データの量が増えると精度が上がるってだけ。
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