どうも・・・ 投資家の怒りつつです。 ちょっと来てますね。 株価の暴落が この記事を書いているのは 2021年7月19日 日本時間23時36分です。 ついに日経平均先物は、三角持ち合いを下に突き抜けてしまいました。 上がり続けていた、米株も調整が入りそうです… こんばんは~! つつです。 今日は、(今日も?)テストの結果発表です! 毎週のテスト 日能研では5年生になってくると、隔週で育成テストがあります。 さらにその間にも公開模試などがあります。 そんなに毎週テストを受けてどうするのか? と思ってしまう… おばん~! つつです。 今日は全国公開模試結果発表の日です。 6月26日実施 2021年6月26日は、東海中高一貫校にてサタデープログラム!が開催されていました。 我々がサタプロを楽しんでいる時に きゅーたろうは、テストを受けていました。 … こんばんは~! つつです。 緊急事態宣言解除! ついに・・・ 愛知県でも緊急事態宣言が解除されましたね。 お酒の提供を自粛していた店も、提供を開始したようです。 名古屋等の人口の多い地域は蔓延防止重点措置がとられていますが、それも7月11日までの予… どうも っっです。 ・・・ 皆さんの調子はどうでしょうか? 楽しく過ごしていますか? 何も変わりの無い日々を送っていますか? なにもないと言うことは、良いことだと思います。 人生には、山も谷も必要ありません。 平坦な道を歩いて行くのが幸せな人生な… こんばんは~! 子供達のテスト結果をのせていきます！ - 効率厨（オレ）の考えた最強の中学受験ブログ. つつです。 先日、高蔵中学で実施された日能研の全国公開模試テスト結果です。 公開模試はクラス落ちがかかる大事なテストです。 ある程度以上の基準をクリアしないと下位クラスへ落ちてしまいます。 日能研東海で2~30人(1クラス)しかいな… こんばんは~! つつです。 今日は育成テスト結果発表です。 結果発表! 10263人中511番でした。 応用種別では、3536人中707番でした。 上位5%ぐらいでしょうか。 頑張ってますね。 今日は外部模試 今日のきゅーたろうは、日能研の公開模試を塾の教室ではな… こんばんは~! つつです。 今日は、日能研の公開模試の結果発表です。 前回の結果・・・ 今回は、珍しく(? )前回のふり返りから実施したいとおもいます。 日能研公開模試2021年4月5日実施分きゅーたろう 前回の公開模試は、4月5日だったので・・・ 約半月… こんばんは~!
6月模試結果 今回の模試も素晴らしいです。 各学年で、大健闘の子が続出でした!! 小学1年生 200点満点 にて全国 1 位/2科目 1名 小学2年生 200点満点 にて全国 1 位/2科目 1 名 全国 15 位 /2科目 1名 小学3年生 200点満点 にて全国 1 位/2科目 1名 小学5年生 全国 19 位 /2科目 2名 全国59位/2科目 1名 全国 20 位 /4科目 1名 中学3年生 全国 10 位 /5科目 1名 全国 7 位/3科目+理科 1名 全国 13 位/3科目 1名 (上位のみ掲載) 小学生は1年生から3年生まで3学年ともに 200点満点での全国順位1位 の生徒がいました。素晴らしい! 小学5年生は、本格的な中学受験用の問題になってきたにも関わらず算数の会場平均が全国平均を 10点 上回る事ができました。 小学6年生においては更に、会場平均点が全国平均に比べて 算数が 15点 、国語が 10点 上回りました。 中学3年生は、 全員が偏差値66以上 。受験者12, 191名の中で数学で満点をとり 5科目総合で10位 という大健闘の生徒さんもいます。また、別の生徒さんも3科目で13位を獲得しました。 みんな、よく頑張りました。
2021年7月20日 2021年8月1日 塾学習, 国語(4年生) 記事を読んでみて参考になったら、よろしければ、こちらか最後のリンクから応援クリックいただけると励みになります!
仮説を立ててデータを収集 まずはビジネスモデルに合わせた仮説を立て、データ収集を始めましょう。仮説を立ててデータを集めないと、せっかく集まったデータが「何のためのデータか分からない」という悪循環に陥る可能性があります。 データ収集の方法は必ずしもコストがかかるとは限らず、手軽に始められるものから高コストのものまで、さまざまです。コストをかけないという面でいうと、エントリーフォームを追加して顧客データを集めたりと、今あるものでデータを収集することも可能です。 しかし仮説が無い状態で始めると、どんな方法でデータを集めればよいか、何日間データ収集をするのか、データを得たら何日保存するのかなどの決定もとどこおってしまいます。 まずは仮説を立て、データ収集をスタートさせましょう。 2. 知りたい内容に合わせて分析を開始 データがそろったら、仮説に基づき適切な分析を開始します。 たとえば2つ以上のデータをもとに分析するクロス集計や、樹木上のモデルを利用して要因を分析し結果を予測する決定木分析、一見関連はないが共起性を伴う物事の原因を分析するアソシエーション分析などがあります。 一方ですでに利用できる環境や人材がある場合、分析に必須と判断された場合は仮説に応じたデータ収集と分析を行ってくれるツールを利用することも大切です。 たとえば、次のようなツールが例として挙げられます。 マーケティング活動を自動化してくれる「MA(マーケティングオートメーション)」 営業活動をデータ化してくれる「SFA(セールスフォースオートメンション)」 各データを収集し意思決定を助けてくれる「BI(ビジネスインテリジェンス)ツール」 逆説的にいえば、重要なのは知りたい内容に応じた分析を行うことであり、高価なツールが必ずしも必要とは限りません。 仮説として設定したデータ収集の目的によっては、人によるデータの可視化、エクセルをはじめOfficeソフトでも実行可能です。特別なツールがなくても、ビッグデータの分析と活用は可能なのです。 参考: ビッグデータは分析できる?分析手法、必要な前準備、ツール、サポート企業まで紹介 3. 分析結果を元に顧客へ適切なアプローチ方法を考える 分析結果をもとに、どのようなサービスやアプローチを展開すれば、顧客の現在の需要に答えられるのか検討します。 仮説である「Aをよく購入しているのは、男性である」を元に検討したところ、確かに男性がよく購入していると裏付けが取れました。ついビッグデータの活用と言うと、特別なことが分かるのではないか、と期待して しまうかもしれません。 しかし実際は仮説の正しさを検討したり、アプローチの効果を実証したり、地道なサイクルが非常に重要です。 4.
ビッグデータとは何でしょう?新聞やメディアで見ない日はないバズワードですね。 「ビッグデータ」とは文字通り「ビッグ」と「データ」で出来ている言葉ですので、なんとなく「大量のデータのことなんだろうなぁ」と思ってはいたけれど、実際のところちゃんと理解を深めたことはない方が多いのではないでしょうか?会議や講演でビッグデータという言葉を聞いて改めてビッグデータとは何かを確認されたくなった方も多いでしょう。 そこで、本記事では、「ビッグデータ」の意味からビッグデータの持つ特性、通常のデータとビッグデータの違い、そしてビッグデータの活用事例について網羅的に解説していきます。 1. ビッグデータは一言で言えば「大量のデータの集合」である 実際、 「ビッグデータ」は一言で言えば「大量のデータ」「大量のデータの集合」であり、そして時間とともに指数関数的に増えていくもの を指します。下記は、ご参考までに最近の世の中で生成されるデータ量の伸びです。直近、世の中でどの程度のデータが生成されるのかに関しては様々な予測がされていますが、データは日々指数関数的に増えていることがわかるでしょう。 出典: Data Age2025, The Digitization of the World From Edge to Core, November 2018 例えば、ニューヨーク株式市場では、1日あたり1TB(テラバイト)の取引データが生成されています。 その他、ソーシャルメディアのデータなどは、日々ユーザーの投稿が大量の蓄積されるビッグデータの好例です。また、大企業で2万人分のPC稼働ログが毎秒溜まっていくことなども、ビッグデータとしてイメージしやすいかもしれません。 1-1. ビッグデータとは？メリットや活用事例、注意点、活用までの流れ | LISKUL. 大企業に限らず、多くの人や企業が、ビッグデータを保有している 大企業ではなくとも、経費精算システムを使っていたり、勤怠システム、顧客管理システムなどを使っている企業は多いでしょう。そのような、普段"日常的に目に見えるシステムやツール類"も多くの人の長い時間のデータがたまっていれば「ビッグデータ」であり、分析する価値のある資産です。 1-2. データにはビッグデータとは言えないものもある ビッグデータという言葉自体、「1TB以下はビッグデータではない」など閾値があるようなものではありませんが、量的にあまりに小さいデータはビッグデータとは呼びません。 例えば、iPhoneのメモ機能でとったその日のご自身メモデータはビッグデータとは言えません。しかし、 これが組織で使っているiPhoneで、会社の従業員1000人の通話記録、ログ、iCloudのデータの集合体であれば、まさに「大量のデータの集合」であり、ビッグデータと言います。 もちろん例外はあるものの、ざっくり下記のようなイメージで大きく間違っていません。 ビッグデータではないもの ビッグデータ 個人一人に属するもの 組織に属するもの ローカルPCにあるもの クラウド上に乗った集合体 1-3.
「ビッグデータ」という言葉をよく耳にするようになりました。ビッグデータの重要性だったり、ビッグデータで世界が変わる、と言ったなんだかちょっと大げさ話だったり、グーグルが ビッグデータ解析フォームにイーサリアムを追加した 話だったり、なんだかよくわからないけれど、 とりあえず集めなきゃいけない と思っている話だったり、ビッグデータで 人の本性がわかる 、という話だったり、始まったと思っていたらもうすでに ビッグデータ時代の終焉 、という言葉も出現していたり。 しかし、「そもそもビッグデータとは何ですか?わかりやすく説明してください」と改めて聞かれると、答えに窮する人も多いのではないかと思います。そこで今回は、ビッグデータの定義から活用例までご紹介します。 ビッグデータとは?
ビッグデータはツールやテクノロジーで初めて"使えるもの"になる データさえあれば何かすぐにできるんでしょ、と思う方もいらっしゃるかもしれません。しかし、 大量のデータを真に価値あるものにするにはツールやテクノロジーが必要です。 ここでは個別的な詳細は割愛しますが、ざっくり下記のようなプロセスを経てビッグデータは価値を持ちます。 ビッグデータを真に価値あるものにするプロセス ビッグデータを"ためる" (データストレージ:例 Hadoopなど) ためたものから"採掘する" (データマイニング:例 Presto、Elasticsearch、Splunk、Sparkなど) 採掘したものから"磨く" (データアナリティクス&データビジュアライゼーション:例 R、Tableau、SAS、Lookerなど) データマイニングのイメージ このようにビッグデータは単に貯めておくだけでは価値は生まれず、活用するためにはプロセスが必要であるということを理解することが大切です。 5. 積極的にビッグデータを活用する国内企業の例 3章ではサービスとしてビッグデータを活用している日常的な例を出しましたが、5章では特に企業にフォーカスをあてた例をご紹介します。ビッグデータを活用しビジネスの大きな展開に拍車をかけている、示唆深い代表的な国内の例です。 5-1. スシロー スシローは「回転すし総合管理システム」で客の「食べる」データを解析して廃棄ロス、機会損失を削減したことで有名です。過去の顧客食べたネタや時間、皿数などのデータを利用して回すネタを予測しています。 1分後と15分後に必要な握りネタと数を常に予測 回転して時間が経った皿が減り、廃棄量は4分の1 引用:日本経済新聞 「スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減」 5-2. ワークマン ワークマンはこちらのご本でデータ経営をされていらっしゃることが有名ですね。ビッグデータ分析という狭い括りだけではなく組織としてのデータ経営が書かれている本で、とても面白いです。 ワークマンのビッグデータ活用のハイライトとしては、下記があるでしょう。 需要予測で推奨発注数を算出 予測結果に基づき自動発注を実施 5-3. TSUTAYA:Tポイントカード おなじみのTポイントカードも、消費者の行動履歴を把握し、顧客行動を解析するために使われています。ユーザーとしては、メリットとしてTポイントでの割引などがありますが、ビッグデータの観点からすると、セグメントを跨いだデータ分析に活用されています。 Tポイントカードのビッグデータ活用のハイライトとしては、下記があるでしょう。 消費者の行動履歴を把握 顧客行動の解析 下記もTポイントカードの使われ方や最近の動向としてご参考になる記事です。 離脱企業が続々…「Tポイント」が崖っぷち?