Data Science and AI
IBMのData ScienceとAIに関する取り組みをご紹介します
ブログで学ぶSPSS_Modeler #11- 時系列データを扱う「シーケンス関数」をおさらいしよう！前編
皆様こんにちは。株式会社ＡＩＴの林と申します。前回の登場からはや２年。時が過ぎるのは早いですね。 弊社はIBM製品の販売、導入、サポートを主な業務とするビジネスパートナーです。 私は2年前と変わらずSPSS […]
IBM Cloud Pak for Dataが企業のDataOpsを加速し、ビジネスの俊敏性とコスト削減を両立してリスクを軽減する
今日のビジネスでは、信頼性の高いデータをほぼリアルタイムで活用できるようにすることが求められています。その背景にあるのは、事実に基づく円滑な意思決定プロセスに対する強いニーズです。そこで、事業継続性を最優先に考えるリーダ […]
ブログで学ぶSPSS_Modeler #11- 時系列データを扱う「シーケンス関数」をおさらいしよう！前編
皆様こんにちは。株式会社ＡＩＴの林と申します。前回の登場からはや２年。時が過ぎるのは早いですね。 弊社はIBM製品の販売、導入、サポートを主な業務とするビジネスパートナーです。 私は2年前と変わらずSPSS […]
ブログで学ぶSPSS_Modeler #10- 異常検知の自動化！CADSの設定を動画でご紹介
こんにちは！IBM斉藤です。今回はSPSS Modelerで作成したストリームをCollaboration and Deployment Services （以下CADS）で実行するための設定を動画にてご紹 […]
身近な疑問をヒモトク#09-新規感染者数予測のような時系列データ予測を最速で実現する！
はじめまして。IBMの藤岡です。 IBM Cloud Pak for Data（CP4D）を通じてデータサイエンスの機能をお客様に提供する支援をしています。 「身近な疑問をヒモトク」いうことで、執筆のお話をいただいたとき […]
ブログで学ぶSPSS_Modeler #09- 分析のキホン、分割表を制覇する！
IBMの西澤です。Modelerを使った人材育成プロジェクトを担当しています。 ご存じの方もいらっしゃると思いますが、今年１月に統計学者デイヴィッド・コックス卿が他界されました。享年97歳。ロ […]
身近な疑問をヒモトク#08-担当者泣かせの突発的な設備故障。蓄積したデータから予測できるのでは？
みなさま、こんにちは。日本アイ・ビー・エムのコンサルティング部門で、IBM Maximo Application Suiteを用いた設備管理のソリューションと担当しております清野 聡（せいの さとし）と申し […]
ブログで学ぶSPSS_Modeler #08- パッと見地味でもベテラン推し！平均値ノードで示す施策の有効性
こんにちは、株式会社MAIの木暮です。 今回は、SPSS Modelerの平均値ノードで示す施策の有効性検証に活用するTipsを、具体例を交えながら掘り下げていきます。 SPSS […]
実践！IBM Cloud Pak for Dataチュートリアル （MLOps and trustworthy AI後編）
前編からの続きです。 MLOps and trustworthy AI 前編はこちら→https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/practice-cp4d-02/ […]
実践！IBM Cloud Pak for Dataチュートリアル （MLOps and trustworthy AI前編）
はじめに 「IBM Cloud Pak for Dataを手軽に試してみたい」という要望にお応えして、クラウド環境で手軽にお試しいただけるチュートリアルが完成しました。チュートリアル全般については こちらの記事 → […]
実践！IBM Cloud Pak for Dataチュートリアル（Data fabric）
はじめに 「IBM Cloud Pak for Dataを手軽に試してみたい」という要望にお応えして、クラウド環境で手軽にお試しいただけるチュートリアルが完成しました。今回は、Data fabricのチ […]
身近な疑問をヒモトク#07-ニュースでよく見るイケてる地図グラフを自分でもサクッと描いてみたい
こんにちはIBMの角田です。ビジネス・インテリジェンス（BI）製品の担当をしています。 最近テレビでニュースを見ているとグラフの表現力が上がったと感心します。とりわけ地図による可視化はバリエーションも豊富に […]