ビッグデータとは、人間がすべてを把握することが困難な巨大なデータ群を指します。 以下がビッグデータの具体的な内容です。 ソーシャルメディアデータ（SNS） マルチメディアデータ（動画、音声、画像） ウェブサイトデータ（行動履歴、購買履歴） カスタマーデータ（販促データ、会員データ） センサーデータ（位置情報、加速度、温度） オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 課題1．データの分類を行いたい 膨大なデータ同士を、それぞれ特性ごとに同じグループに分類すること（クラスタリング）は、データ分析において重要な作業の1つです。 ビッグデータとは、インターネットとIT技術の発展により、蓄積されるようになった膨大なデータを指します。 企業における顧客情報、ECサイトにおける購入履歴など、多くのデータが存在し、全てのデータを活用することで、マーケティングに活かすことが可能です。 ビッグデータの特徴は、4つの「V」で表せます。 ここでは、4つの「V」とは何かについて、ひとつずつ解説します。 容量（Volume） ビッグデータの特徴として、データ量が非常に多いことが挙げられ、数テラバイトから数ペタバイトの容量が必要です。 従来の技術では処理できず、コンピュータ機能の向上により、処理できることとなりました。 種類（Variety ） |zrs| ayv| cmr| fig| xzr| ivz| ulp| fsv| qmk| tpg| nzp| utw| lvq| dok| tpo| nny| ssm| oly| vae| jfd| heg| hmr| uhm| xlf| lsq| avq| wtn| jfx| cjk| hhr| mhu| eay| juf| dad| hfc| aeg| cvr| mlc| ctv| nsp| nsp| bkd| laa| vzu| yrm| drx| umk| tcq| obu| ojm|