データサイエンス革命PR用1分動画

いまの社会はビッグデータの時代とよばれ、身近なデータが蓄積されるようになりました。大小様々なデータを対象として新たな価値を創造する学問分野が、データサイエンスです。例題やミニクイズをとおして、一緒に、データサイエンスの世界に触れてみませんか。

データを分析するための方法として、回帰分析や判別分析などの統計手法を紹介します。これらの方法がどのような場合に使われ、どのような結果を与え、それらをどのように解釈するかについて説明します。また、コンピュータ上で実際に分析を行う流れについても説明します。

ITの進展により、様々なデータが企業や組織に蓄積する中、データサイエンスや人工知能への期待が急速に高まっています。本講演では、データを扱うための基礎的な人工知能手法と経営分野における適用事例を紹介します。

企業は、市場における競争優位性を高めるべく、様々なデータの高度利用を模索しています。マーケティングも例外ではなく、POSデータやID 付POS データに代表されるビッグデータを活用し、消費者の理解を促進し、またその理解に基づく活動の高度化を狙っています。本講演では、マーケティングにおけるデータサイエンスの役割・考え方を示した上で、データの高度活用例を紹介します。

統計学はデータを扱う科学として長い歴史を持ち、データサイエンスの学問的基盤の一つとなっています。統計学を概観し、データサイエンスにおいて統計学が果たす現代的な役割について説明します。また、いくつかのデータ可視化の手法を紹介すると共に、インフルエンザ流行予測の事例からその教訓を読み解きます。

ビッグデータの安全な利活用には、個人や組織を特定できないようにする匿名化技術が必要です。匿名化では、個人の識別子情報（名前やID等）を削除するだけではなく、既に流通している外部情報との連結を防ぐための秘匿処理を行います。個人情報保護法を概観し、匿名化の安全性を評価するための代表的な指標について説明します。