ビジネスにおいてデータと時間的概念を紐づけて分析することで、日々移り変わる数値の分析や将来の予測を行うことが可能です。 例えば、毎日の売上金額や、来客数、生産販売量、株価、広告クリック数などのイベント数、離職者数などです。 ただし、データの時間的特性を考慮するためには、いくつか扱いに注意が必要です。 なぜなら、ある対象やその属性が、連続した時間上にあり、変化しているという特性によって、明示的な関数を規定することが困難なためです。 そのため、 時系列データを扱う場合には、事前にデータに一定の処理をおこなったり、変動のパターンを想定したりすることで、できる限りデータを扱いやすいようにします。 時系列データを適切に処理し、適したモデルを適用することで、将来のデータの変動を予想することができます。 Google Cloud（GCP) 将来をになうビッグデータ。 活用時の問題点や解決方法を解説. 近年、DXやデータ駆動型の経営などが注目を集めていますが、これらの取り組みを成功させるためには、前提として多種多様なデータ（ビッグデータ）の収集と活用が必須です。 そこで本記事では、ビッグデータの概要や運用における問題、活用のためのポイントを解説していきます。 ビッグデータとは、さまざまなソースからリアルタイムに取得される大規模かつ多種多様なデータのことを意味します。 分析のため大量の情報にアクセスして保存する行為は、昔から行われていたことです。 しかし、現代ではICTの発展とともに、従来の比較にならないほど多くのソースから、大量かつ迅速に情報を取得できるようになりました。 |lgc| yof| tyz| nmg| ryl| nrn| iev| hwf| tle| gmy| yfq| usl| hfm| yyp| qze| une| mho| kmd| umz| pgv| bln| dft| ihs| ccd| wpl| pzt| ihh| cyt| nsi| uqh| pjv| web| rnq| oav| wym| osl| ajx| hah| jzx| egf| eir| yet| zom| oby| wax| mmv| xuj| agf| bwz| nwg|