MENU
Prediction One
特長
プロダクト
クラウド版
クラウド版
デスクトップ版
デスクトップ版
その他サービス
DX推進研修サービス
活用支援
プラン
導入事例
セミナー
使い方・学習コンテンツ
使い方・学習コンテンツ
使い方
マニュアル(クラウド版)
マニュアル(デスクトップ版)
オンライン学習
ブログ
契約者
ポータル
資料ダウンロード
資料ダウンロード
無料ではじめる
お問い合わせ
Prediction One
チュートリアルを見る
予測モデル作成
クレジットカード不正取引検知
DMへの反応予測
顧客行動予測に基づいたターゲティング
来店数予測による仕入れ量決定
出荷数予測による生産計画の精度向上
入電予測によるオペレータ人数決定
故障情報の自動分類
退会予測による退会の削減
特性予測による開発の効率化
新商品の需要予測
成約予測による有望顧客絞り込み
機器の故障予測による故障の未然防止
顧客の声のラベリング自動化
成約価格の予測
行動予測による施策の効率化
貸し倒れ予測による査定の効率化
販売台数予測による製造計画の改善
注文数予測による過剰在庫と欠品の防止
データ準備機能
複数ファイルのデータを結合する
日付データの差分を計算する
日付データを週次や月次に集約する
予測対象を数値予測から分類に変換する
時系列予測を実行できる形式に変換する
TIPSを見る
データセットの作り方
新機能のご紹介
時系列予測
モデルの監視
上振れ下振れ予測
予測精度の概要(二値分類)
予測精度の概要(多値分類)
予測精度の概要(数値予測)
予測寄与度の読み解き方と活用方法
予測寄与度の読み解き方と活用方法(二値分類)
予測寄与度の読み解き方と活用方法(多値分類)
予測寄与度の読み解き方と活用方法(時系列予測)
予測精度を上げるには
予測結果の活用例
作成したモデルを予測に使って業務に導入するには
仕様の詳細
データセットのフォーマット
時系列予測モード用のデータセット
データ準備機能
マニュアルのトップへ
チュートリアル
クレジットカード不正取引検知
クレジットカード不正取引検知
ストーリー ~不正取引の早期発見~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
調査対象取引リストの作成
まとめ
DMへの反応予測
DMへの反応予測
ストーリー ~DMへの反応予測によるマーケティング戦略の効率化~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
ターゲティングとマーケティング施策の最適化
まとめ
顧客行動予測に基づいたターゲティング
顧客行動予測に基づいたターゲティング
ストーリー ~コール施策の対象顧客リストの作成~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
顧客リストの作成
まとめ
来店数予測による仕入れ量決定
来店数予測による仕入れ量決定
ストーリー ~来店数予測の精度向上~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
仕入れ数の決定
まとめ
出荷数予測による生産計画の精度向上
出荷数予測による生産計画の精度向上
ストーリー ~データに基づく出荷数予測~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
出荷数見積もりの作成
まとめ
入電予測によるオペレータ人数決定
入電予測によるオペレータ人数決定
ストーリー ~入電数予測の精度向上~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
予測入電数の利用
まとめ
故障情報の自動分類
故障情報の自動分類
ストーリー ~故障情報の分類作業の自動化~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
故障タイプの分類
まとめ
退会予測による退会の削減
退会予測による退会の削減
ストーリー ~コール施策の対象顧客リストの作成~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
顧客リストの作成
まとめ
特性予測による開発の効率化
特性予測による開発の効率化
ストーリー ~特性予測を利用した混合量の発見~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
混合量リストの作成
まとめ
新商品の需要予測
新商品の需要予測
ストーリー ~新商品の販売台数見積もりの精度向上~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
予測結果の利用
まとめ
成約予測による有望顧客絞り込み
成約予測による有望顧客絞り込み
ストーリー ~成約予測に基づいた再訪問営業の効率化~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
有望な再訪問顧客リストの作成
まとめ
機器の故障予測による故障の未然防止
機器の故障予測による故障の未然防止
ストーリー ~早期点検対象機器リストの作成~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
点検リストの作成
まとめ
顧客の声のラベリング自動化
顧客の声のラベリング自動化
ストーリー ~レビュー文のラベリング作業の自動化~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
顧客リストの作成
まとめ
成約価格の予測
成約価格の予測
ストーリー ~不動産の成約価格の予測~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
価格リストの作成
まとめ
行動予測による施策の効率化
行動予測による施策の効率化
ストーリー ~面談優先度リストの作成~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
社員リストの作成
まとめ
貸し倒れ予測による査定の効率化
貸し倒れ予測による査定の効率化
ストーリー ~事前審査の精度向上~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
まとめ
販売台数予測による製造計画の改善
販売台数予測による製造計画の改善
ストーリー ~データに基づく販売台数予測~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
販売台数見積もりの作成
まとめ
注文数予測による過剰在庫と欠品の防止
注文数予測による過剰在庫と欠品の防止
ストーリー ~データに基づく注文数予測~
予測モデル作成(学習)用データの準備
予測モデルの作成
評価結果の閲覧
予測
注文数見積もりの作成
まとめ
データ準備機能の使い方
データ準備機能の使い方
予測対象を数値予測から分類に変換する
日付データの差分を計算する
日付データを週次や月次に集約する
時系列予測を実行できる形式に変換する
複数ファイルのデータを結合する
進め方ガイドの使い方
進め方ガイドの使い方
予測モデルを内製化する事例
予測モデルを内製化する事例
イントロダクション
イントロダクション
進め方ガイドの開始
進め方ガイドの開始
予測分析プロジェクトの始まり
予測分析プロジェクトの始まり
「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」に取り組む
「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」に取り組む
「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」に取り組む
「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」に取り組む
「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」に取り組む
「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」に取り組む
「2 データを用意する」に取り組む
「2 データを用意する」に取り組む
「3 予測モデルを作成する」に取り組む
「3 予測モデルを作成する」に取り組む
「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」に取り組む
「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」に取り組む
「3.1 予測モデルを作成する」をやり直す
「3.1 予測モデルを作成する」をやり直す
「4.2 寄与度を確認する」に取り組む
「4.2 寄与度を確認する」に取り組む
まとめ
まとめ
予測結果を業務に活用する事例
予測結果を業務に活用する事例
イントロダクション
イントロダクション
進め方ガイドの開始
進め方ガイドの開始
予測分析プロジェクトの始まり
予測分析プロジェクトの始まり
「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」に取り組む
「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」に取り組む
「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」に取り組む
「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」に取り組む
「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」に取り組む
「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」に取り組む
「2 データを用意する」に取り組む
「2 データを用意する」に取り組む
「3 予測モデルを作成する」に取り組む
「3 予測モデルを作成する」に取り組む
「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」に取り組む
「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」に取り組む
「2 データを用意する」をやり直す
「2 データを用意する」をやり直す
「4.2 寄与度を確認する」に取り組む
「4.2 寄与度を確認する」に取り組む
まとめ
まとめ
寄与度を業務に活用する事例
寄与度を業務に活用する事例
イントロダクション
イントロダクション
進め方ガイドの開始
進め方ガイドの開始
予測分析プロジェクトの始まり
予測分析プロジェクトの始まり
「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」に取り組む
「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」に取り組む
「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」に取り組む
「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」に取り組む
「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」に取り組む
「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」に取り組む
「2 データを用意する」に取り組む
「2 データを用意する」に取り組む
「3 予測モデルを作成する」に取り組む
「3 予測モデルを作成する」に取り組む
「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」に取り組む
「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」に取り組む
「4.2 寄与度を確認する」に取り組む
「4.2 寄与度を確認する」に取り組む
「2 データを用意する」をやり直す
「2 データを用意する」をやり直す
まとめ
まとめ
Prediction One
チュートリアル
進め方ガイドの使い方
寄与度を業務に活用する事例
寄与度を業務に活用する事例
目次:
寄与度を業務に活用する事例
イントロダクション
進め方ガイドの開始
予測分析プロジェクトの始まり
「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」に取り組む
「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」に取り組む
「1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする」に取り組む
「2 データを用意する」に取り組む
「3 予測モデルを作成する」に取り組む
「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」に取り組む
「4.2 寄与度を確認する」に取り組む
「2 データを用意する」をやり直す
まとめ
PAGE TOP
お問い合わせ・資料はこちらから
資料ダウンロード
お問い合わせ
体験版