ビッグデータを活用しても新しいことはわからない ->画像>1枚

経験的にそうだろうなってわかっていることが
多数のデータを集めて検証した結果、やっぱりそうでしたとはっきりするだけ

このスレはアフィブログ転載用に建てられました

擬相関

ファインマントラップ？でしたっけ

温故知新

新しいルールは分かるだろ
潜在していて見つけられなかった仕分けルールが

経験的に分かっていたことでも定量的に明らかにするのは価値ある事だよ

>>7
問題はその価値を得るためのコストが
出せるかどうかなんだよ

雨の日は、傘が売れる。じゃあどれくらい売れるのか？
店の人はだいたい何本ぐらいですかねーってわかる。

そこにビッグデータを活用してより高い精度の答えが出る。
それで売上は上がるだろうが、その高い精度を出すために
かかったコストを回収できるだろうか？

こういうデータは立地の関係で店ごとに違うだろうから
他の店の結果はあてにならない。

コストを無視してるやつは、価値があればいいと思ってるかもしれないが
価値よりもコストが高ければ、やる意味がない。

>>8
天気と傘の売り上げみたいな誰でも知ってるレベルの経験則なら 価値>コスト だろうが世の中そんなに単純じゃない
多入力多出力でベテランにしか分からない、経験則を明らかにするのがビッグデータ使う理由では？

要するにベテランは金がかかるから
誰でもできるようにしようという話か

売上を上げるためじゃなくて
人件費を下げるためにビッグデータを使うわけね

売り上げの方向だって、商品のレコメンドなんてビッグデータの賜物じゃない？

>>11
間違っちゃいないけど、わざわざ "ビッグ" なんてつける意味がわからない。
普通にデータでいいでしょ？少量のデータでも商品のレコメンドはできる。
データの量が増えると精度が上がるってだけ。

ビックカメラ

>>1のようなテーマはシステム屋ではなく、
マーケティングの連中が考えるべきことだわな

>>1
人が経験則で設定していたパラメータが
ビッグデータとAIの活用で新しくなる可能性はあるからな
ハード性能の向上が成し得る技なんだけども

>>12
いや、ビッグはつけた方が良いよ
今現在はTBなんて当たり前なんだし、仕事する上でも通常のデータ解析とデータ量が大きく異なることを区別するのは必要だよ

サンプル抽出の推定結果とビッグデータで特性やらが違ったらむしろ数学の全否定。

最近のAI連呼と同様、普通に中身のないバズワード。詐欺師、マーケティング屋が使う言葉。

サンプル数が増えると性能が上がるのは
一般論としては正しいけど
特性は変わらないな