Analytics

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Analytics | Data Visualization
대덕전자, ‘빅데이터 시각화’를 통해 제조 품질 극대화

최근 금융, 통신, 자동차, 공공, 리테일, 교육 등 모든 산업을 관통하고 있는 한 단어가 있습니다. 바로 4차 산업혁명인데요. 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공지능(머신러닝), 로봇 등 첨단 ICT 기술의 융합으로 완성되는 4차 산업혁명은 미래 산업의 필수 성장 동력으로 자리잡았습니다. 그 중에서도 특히 제조업은 이른바 ‘인더스트리 4.0’의 촉발과 함께 그 새로운 혁명의 시작을 알렸는데요.

Analytics
David Smith 0
Powerful storytelling for tech

When I arrived for a training course with the name, "Powerful storytelling for tech," I was surprised to discover that most of the attendees worked in sales, rather than the marketing and communications crowd I'd been expecting. They were all there to learn how best to engage prospects – how

Analytics | Students & Educators
SAS Univeristy Edition の更新方法 (2017年7月版)

学術研究、教育、および自己学習の目的に無償で利用できる SAS University Edition は、毎年7月末にライセンスの期限が切れます。ライセンス期限の2ヶ月ほど前から、SAS University Edition Information Center にライセンス失効のお知らせと更新の案内が表示されますが、SAS University Edition のインストール時期によって必要な作業が異なりますので、以下に紹介します。 まずは、仮想マシンのSAS University Edition を起動し、表示されたURLから SAS University Edition Information Center にアクセスします。仮想マシンの起動後のウインドウで、URLが記載されている場所は下の画像を参考にしてください。(クリックすると画像が拡大されます。) SAS University Edition Information Center のデザインは、SAS Univeristy Edition のインストールの時期によって異なります。2016年12月以前にインストールした場合は、下の画面が表示されます。 こちらが表示された場合は、下記URLにアクセスし、新たにダウンロードした SAS University Edition を、仮想マシンに再登録する必要があります。 こちらが表示された場合は、左下の「お知らせ」にある「ダウンロード」ボタンから更新作業を行います。これ以降、ブラウザに表示される指示に従ってください。もし、うまく更新できない場合は、ブラウザのCookieを削除してからもう一度更新作業を行ってください。それでも更新できない場合は、上記URLから新たに SAS University Edition をダウンロードし、仮想マシンに再登録してください。 更新作業が完了すると、下の画像のように、SAS University Edition Information Center の「お知らせ」部分に、「SAS University Edition

Analytics | Machine Learning | Risk Management
Carsten Krah 0
Machine Learning allein reicht nicht, der menschliche Verstand ist weiterhin gefragt

Science-Fiction-Autoren sind seit Langem fasziniert von der Vorstellung, dass Roboter die Weltherrschaft übernehmen könnten. Und sie überlegen, was man tun könnte, um die Welt vor dieser Machtübernahme zu bewahren. Doch diese Vorstellung geht weit an der Realität vorbei. Tatsächlich wissen wir heute: Maschinen – und Machine Learning – funktionieren am

Analytics | Machine Learning
Dariusz Jańczuk 0
Automatyzacja detekcji oszustw na portalach ogłoszeniowych

Lawinowy wzrost popularności handlu w internecie zmienił nawyki zakupowe bardzo wielu osób. Ogromna ilość sprzedawców oraz różnorodność oferowanych produktów i usług umożliwia zdobycie niemalże wszystkiego. Dzięki globalnemu zasięgowi jesteśmy w stanie zamówić produkt z drugiego końca świata i mieć go u siebie w przeciągu kilku dni lub tygodni. Sprzedawcy natomiast

Analytics | Data Management
데이터 프로파일링, 빅데이터를 이해하는 쉬운 방법

여러분은 ‘프로파일링(profiling)’하면 뭐가 제일 먼저 생각나나요? 아마 많은 분들이 범인을 추적하는 범죄 프로파일러(profiler)를 떠올릴 것 같은데요. 맞습니다. 프로파일링은 범죄 현장과 증거를 분석해 용의자의 범행 수법은 물론 성별, 나이, 습관, 성격, 직업 등을 추론하고 범인을 찾아내는 범죄 수사 기법 중 하나인데요. 최근 범죄 심리학을 다룬 드라마와 영화가 큰 인기를 끌며 대중에

Analytics | Internet of Things | SAS Events
Sandra Hernandez 0
Transformación y economía digital, la disrupción empresarial de la que todos están hablando

Big Data y la economía digital son transversales a prácticamente cualquier actividad en la vida, desde una acción profesional que involucre un equipo de trabajo hasta ámbitos de la vida privada como el estado de salud, los movimientos financieros y las relaciones de pareja. No existen límites para la constante

Analytics | Data Management | Data Visualization
Georgia Mariani 0
6 examples of data management, reporting and analytics in higher education

Today in higher education, savvy users expect to have the information they need to make data-informed decisions at their fingertips. As such, leaders in institutional research (IR) are under pressure to provide these users with accurate data, reports and analyses. IR has been tasked with transforming data and reports in

Analytics | Customer Intelligence
Mike F. Smith 0
Utility analytics in 2017: Aligning data and analytics with business strategy

Regulations, corporate drivers, leadership and market influences have combined to produce a patchwork of uneven progress on initiatives such as distributed generation, customer choice, asset optimization and the industrial Internet of Things. These initiatives all rely on analytics to gain the most return on investment. To better understand organizational readiness

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