データ活用には「試行錯誤」がつきもの 分析可能なデータはあるけどうまくいかない 「分析できるようなデータは持っているし、さまざまなデータ分析や可視化をしているが、売上増加や生産性向上、コスト低減に寄与している感触がなかなか持てない…」 DX(※1)を推進していく中で、分析可能なデータの蓄積がある程度ある企業においても、データ分析の活用の現場でこのような実感をお持ちの方は多いのではないでしょうか。 実際に筆者が企業様のデータ分析・活用のご支援を行っている中でも、冒頭のようなお悩みを持つ企業が多いことを実感として感じています。データ収集・活用を、「ビジネス活動の根幹」として最初から据えているデジタルネイティブなテック系の企業ではこのようなことは起きづらいですが、既存のビジネススキームが既にあり、そこにデータの活用を加えていこうとお考えの企業にはほぼ当てはまるお悩みではないでしょうか。 一方で、世の中には「データ活用を成功させるために必要なこと」に関する書籍やWEB上の記事などの情報が溢れています。データ活用を進めようとする部署の推進者の方でこれらの情報に触れないまま業務を進めていくことはほぼ無いでしょう。 データ活用のコツやノウハウ」という情報は溢れているのに、冒頭で記載したような「実際にはスムーズにいかない」感触が出るのはなぜなのでしょうか?
( 補完 から転送) 出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/10/02 21:10 UTC 版) 内挿 (ないそう、 英: interpolation )や 補間 (ほかん)とは、ある既知の数値データ列を基にして、そのデータ列の各区間の範囲内を埋める数値を求めること、またはそのような関数を与えること。またその手法を 内挿法 ( 英: interpolation method )や 補間法 という。対義語は 外挿 や補外。
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仕上げにウェット質感のオイルを少量手にのばし、襟足を首に沿わせるようにスタイリング。ポイントで外ハネ部分にもなじませ、適度な束感を与えてできあがり。着こなしに合わせてバックも外ハネにしたり、サイドを耳にかけても素敵。おしゃれ度高めの透け感ショートで、季節を先取りにして!