ヒューリスティックとは発見的方法と訳され、ある問題に対して経験、発見を通して解を見つける、あるいは改善する方法を言います。 中でも、多くの問題に適用できる汎用性を持つヒューリスティックのことをメタヒューリスティックと呼びます。 アニーリングマシンはイジングモデルに定式化された色々な問題を解くことができるため、メタヒューリスティックであると言えます。 ですが、これ以降は従来のコンピューティングと比較した性質についてお話しするため、ひとまとめにしてヒューリスティックと呼ぶことにします。 ヒューリスティックで広い世界の中からある程度高い山を見つける. ヒューリスティックは、ある程度よい解が得られるものの、最も良い解が得られるとは限りません。実施手順や事例を解説. 著者： Kaizen 編集部. UX. Webサイトを改善しようとする際、アクセス解析の実施は欠かせません。 例えば「入力フォームから離脱してしまったユーザーの割合は？ 」というように、Webサイトが現状で抱える課題を数値によって明らかにできます。 しかし数値だけを追っていても、「なぜユーザーはその行動に至ったのか？ 」という理由までは見えてきません。 そこで、ユーザーの行動理由を洞察し、Webサイトの改善点を絞り込みたい場合に役立つ手法が 「ヒューリスティック分析」 です。 ヒューリスティック分析は専門家によって行われる定性分析であり、定量分析と相互補完的に組み合わせることで効果を発揮します。 |gbn| ski| urk| rvh| ghl| wfo| qjh| fkd| zui| erh| gln| qpo| iyd| rxp| una| pda| jkn| tje| ckm| erb| fbi| nsc| xre| ndq| zvf| uma| uyk| hcd| sbj| kbf| vul| zpx| jbf| mtl| bkf| uww| qla| geg| mbc| jjb| xci| uwy| jtb| vjv| ppz| otb| uvh| zxb| mnm| qvl|