データのラベル付け

データのラベル付けの用途とメリットについて、さまざまなアプローチやベスト・プラクティスを含めて紹介します。

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探索的データ分析

データ・セットの分析や要約に用いられる手法である探索的データ分析 (Explanatory Data Analysis: EDA)。このページでは、EDAの概要、データサイエンスにとって重要な理由、ツール、種類、IBMの「探索」プロシージャーについて解説します。

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モンテカルロ・シミュレーション

モンテカルロ・シミュレーションは、乱数サンプリングを繰り返し実行することによって、ある範囲の結果が発生する可能性を算定する計算アルゴリズムです。このページでは、モンテカルロ・シミュレーションの概要、仕組み、使用方法、リスク分析とモンテカルロ・シミュレーション用に最適化されているIBM SPSS StatisticsなどのIBM製品について解説します。

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抽出、変換、ロード(ETL)

ETLは、複数のソースからデータを抽出、変換し、データウェアハウスまたは統一されたデータ・リポジトリーにロードするプロセスです。

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