ビッグデータを活用しても新しいことはわからない

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/26(金) 13:00:51.46

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

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/30(火) 22:28:47.64

>>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？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/04/30(火) 22:33:19.63

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

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/01(水) 01:38:59.71

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？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/01(水) 02:13:40.45

>>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。

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/01(水) 16:50:24.15

ビックカメラ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/02(木) 09:01:31.31

>>1のようなテーマはシステム屋ではなく、
マーケティングの連中が考えるべきことだわな

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 20:18:27.82

>>1
人が経験則で設定していたパラメータが
ビッグデータとAIの活用で新しくなる可能性はあるからな
ハード性能の向上が成し得る技なんだけども

**デフォルトの名無しさん** · 2019/05/12(日) 20:23:01.06

>>12
いや、ビッグはつけた方が良いよ
今現在はTBなんて当たり前なんだし、仕事する上でも通常のデータ解析とデータ量が大きく異なることを区別するのは必要だよ

**デフォルトの名無しさん** · 2021/08/05(木) 22:27:40.59

サンプル抽出の推定結果とビッグデータで特性やらが違ったらむしろ数学の全否定。

最近のAI連呼と同様、普通に中身のないバズワード。詐欺師、マーケティング屋が使う言葉。

**デフォルトの名無しさん** · 2021/08/06(金) 09:36:58.92

サンプル数が増えると性能が上がるのは
一般論としては正しいけど
特性は変わらないな