最新記事一覧
プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2024年4月版が公開された。上位の順位が不動の一方、このところ低下が続くPHPの人気は17位となり、調査開始以降、過去最低を記録した。
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プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2024年3月版が公開された。変動が少ない中、Pythonがリードを広げた他、Scratchがトップ10に返り咲き、Rustも再び上昇してきた。
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プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2024年1月版が公開された。C#が「2023年のプログラミング言語」となり、Fortran、Kotlin、Scratch、PHPもこの1年で順位を伸ばした。
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プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2023年11月版が公開された。Kotlinが順位を上げ続けており、TIOBE SoftwareのCEOは「Kotlinはいずれトップ10に入ると確信している」という。
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先端テクノロジーを活用することで、グループ全体の事業に関する製品や生産技術の高度化、新事業／新製品開発のスピードアップを目指す日立造船。ICTの活用で、さらなる付加価値化を図る取り組みとは。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第5回。分布のばらつきの度合いを表す値として散布度を取り上げ、尺度や分布によって適切な散布度を利用する必要があることを説明します。順序尺度の散布度として使われる四分位範囲と、名義尺度の散布度として使われる平均情報量のお話です。
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データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第4回。分布のばらつきの度合いを表す値として散布度を取り上げ、尺度や分布によって適切な散布度を利用する必要があることを説明します。今回は間隔尺度・比率尺度の散布度として使われる分散／標準偏差のお話です。
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TIOBE Softwareが発表したプログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2021年10月版では、20年間で初めて「Python」が初めて首位に立った。
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TIOBE Softwareが発表したプログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2021年4月版では、常連の「C」「Java」「Python」「C++」「C#」が1〜5位を占め、10年前に隆盛を誇った「Objective-C」が20位から転落した。
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TIOBE Softwareが発表したプログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2021年2月版では、常連の「C」「Java」「Python」「C++」「C#」が1〜5位を占めた。
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オックスフォード大学社会科学部は、統計処理用の各種アプリケーションを学生に使わせる必要があった。だが仮想デスクトップの負荷やOSの違いに煩わされたくなかった。そこで全く異なるアプローチを選択した。
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TIOBE Softwareが発表したプログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2020年9月版では、「C」「Java」「Python」「C++」「C#」が1〜5位を占めた。
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テクノロジーを活用して新たな価値を生み出すデジタルトランスフォーメーション（DX）。その推進は、ビジネスの核となる「データ」をどう扱い、どう活用するかがカギになる。だが、データの重要性を認識していながら、うまく活用できていない企業はいまだに多い。ではなぜデータ活用が進まないのか、何が阻害要因となっているのか――DX時代に求められるデータ活用の在り方と課題解消法を、アナリティクスにおけるデータマネジメント・ソリューション分野のリーディングカンパニーである米テラデータ・コーポレーション（以後テラデータ）のテクニカルプロダクトマネージャ、渡利洋子氏に聞いた。
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独自のアーキテクチャを備えたデータベース製品「InterSystems Caché」やアプリケーション統合製品「InterSystems Ensemble」で独特の存在感を放つインターシステムズ。2018年1月、デジタルトランスフォーメーションを支える統合データプラットフォームの新製品「InterSystems IRIS Data Platform」を発表した。どのような特長があり、企業が持つ課題をどのように解決するのか、話を聞いた。
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機械学習とデータ活用を阻む「壁」を壊し、機械学習の持つ真のポテンシャルを引き出すにはどうすればいいのだろうか。大阪ガス、オージス総研、IBMに、企業のデータサイエンティスト、システムインテグレーター、分析技術の専門家というさまざまな視点の見解を聞いた。
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「Microsoft Azure」と「IBM Bluemix」には数多くのデータ分析機能が存在する。こうした機能を活用したデータ分析の手法、各サービスの特徴をまとめた。
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取引履歴やプロファイルといったデータを基に、顧客の価値観をつかみ、行動を事前に察知する――そんな新たなマーケティングに「みずほ銀行」が挑戦している。その裏には、10年以上にわたる、地道なDB強化の取り組みを続けた女性がいるのをご存じだろうか。
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クラウドベンダーの機械学習機能を巡る戦いが激しさを増している。本稿では主要クラウドベンダー4社が提供する機械学習機能の比較表を掲載する。最適なプラットフォームを決める際の参考にしてほしい。
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IoT／ビッグデータの取り組みが本格化し、「大量データからいかに価値を引き出すか」「有効なアクションにつなげるか」が、企業収益を左右する一大要件となっている。だが、データを蓄積していても有効活用できていないケースは非常に多い。その真因とは何か？ データの蓄積基盤となるデータレイクにフォーカスしながら、「データを資産化できない」本当の理由を探る。
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ビッグデータを教育に生かす「ラーニングアナリティクス」に取り組む教育機関が直面しがちな課題とは何か。主要な7つの課題と、その解決策を示す。
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買い切り型から運用型へとビジネスモデルがシフトしつつあるゲーム業界。業界大手のカプコンも既存ブランドのオンラインタイトルをリリースしている。収益のカギを握るユーザー動向の分析に立ち上がったのは、1人の“ゲーム女子”だった。
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新車販売の予測分析サービスを立ち上げた日産東京販売ホールディングス。しかしスタート時、現場はベテランの勘を重視し、懐疑的だった。同社はどのように壁を乗り越え、成果を積み重ねることができたのだろうか。
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航空機から得た各種センサーデータと整備履歴を活用し、機材故障の発生を予測して事前に整備処置を行い、機材不具合を未然に防止する。
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脆弱性に対処するにはアップデートを適用する必要あり。
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「IBM DB2」最新版のリリースと前後し、最近、IBMの主眼がデータベース製品から「データそのもの」に軸足を移してきている。今回はこの重要な“変化”に目を向けて、その動きや狙いを確認する。
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入社以来、ThinkPadしか使ったことがない人間がMacに移行するとどうなるのか。気付いたことや戸惑った点を挙げてみます。
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米IBMは2016年2月4日（米国時間）、IBM Cloud Data Servicesを大幅に拡充する新サービスを発表した。IBM Cloud Data Servicesは、IBM Bluemix上で提供されるデータ／データ分析関連サービスの総称。IBMは、新サービスで、オープンソースソフトウェアを全面的に活用していることを強調している。
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日新電機は太陽光発電システム、蓄電池、自家発電機をEMSで最適に制御することで、工場のエネルギーコスト削減に貢献するスマート電力供給システムを開発した。2016年1月から販売を開始し、2016年度は20億円の売り上げを見込む。
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日本IBMは、IHIグループが提供する自動倉庫の保守事業において、IoT情報などのビッグデータを活用した保守サービス支援システムの構築を支援し、同システムが本格稼働したことを発表した。
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ヤクルトのオランダ法人は、データアナリティクスを活用して20％の売上増を実現した。分析の結果、購買者の行動や嗜好も明らかとなり、夏に売り上げが低下した原因も判明した。
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ヤクルトのオランダ法人は、データアナリティクスを活用して20％の売上増を実現した。分析の結果、購買者の行動や嗜好も明らかとなり、夏に売り上げが低下した原因も判明した。
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データサイエンティストはビッグデータアナリティクスで貴重な役割を果たせるが、あらゆる企業に必要というわけではなさそうだ。データサイエンティストがいなくても技術と企業文化で課題の克服に挑む企業もある。
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Hadoopよりも高速なデータ分析ができると話題のApache Spark。Sparkを企業で活用し、本当の意味でのビッグデータ分析を行ってビジネスに役立てるためには、どのようにすればよいのだろうか。
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イグアスは、日本IBMパートナー企業の製品／サービス開発を支援する評価・検証センターを開設。日本IBMのクラウド、アナリティクス、モバイル、ソーシャル、セキュリティ製品の評価・検証を可能にする。
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オープンソースの統計用ソフトウェア「R」を強化した「Revolution R」。その開発元である米Revolution Analyticsを米Microsoftが買収するなど、注目の同製品を解剖する。
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米IBMは、年次イベント「IBM Insight 2015」で、データアナリティクスに関する複数の発表を行った。ビッグデータ分析基盤はApache Sparkベースになり、PaaS「Bluemix」上でもApache Sparkサービスを提供する。CognosはセルフサービスBIを念頭にUXシナリオを再設計している。
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クラウドインフラの活用や企業活動データの蓄積が当たり前となったいま、データをどう使い、どう生かすかが問われる時代になった。企業価値向上につながるインサイト（洞察）を提供するプラットフォームは、データに対する思想抜きに選択することはできない。
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どれも同じような特徴や機能を備えていると思われがちなデータ分析ソフトウェア。本稿では9社の主要データ分析ソフトウェアベンダーの製品を比較し、各製品の違いを紹介する。
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12万作品からあなたにぴったりな作品を――。定額制映像配信サービス「dTV」がデータ分析を強化し、コンテンツをきめ細かく提案するサービスを開始した。
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日立ソリューションズ東日本は「第26回 設計・製造ソリューション展（DMS2015）」でプロジェクト管理統合プラットフォーム「SynViz S2」や予測分析ソリューション「SPSS Modeler」などを展示。製造業におけるデータ活用の重要性をアピールした。
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考古学データを調査している研究者は、オープンデータムーブメントが今後の英国企業にとって何を意味するかを実証してきた。
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ビッグデータ時代の到来を受けて、アナリティクス分野における新しいデータマネジメントのアーキテクチャが注目を集めている。これからのデータウェアハウス（DWH）、次世代の分析基盤に求められる条件とは。
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日本IBMは2015年5月28日、北洋銀行のCRMシステムおよびデータウェアハウスを刷新し、さらに顧客サービス向上に向け、174の全営業店にタブレットを導入したことを発表した。
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データの中から何か役に立つ情報を見つけることは、目新しいことではない。自分のPC上でデータをグラフ化して、傾向や状態を可視化するのは、誰でも経験があるのではないだろうか。近年取りざたされる「ビッグデータ」は、単にデータ量が桁違いに膨大であるということだが、それゆえに得られる情報も無限に近い。今、その巨大な情報源を製造業の現場でも扱えるソリューションが、日本アイ・ビー・エムと日立ソリューションズ東日本のコラボによって提供されている。
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日本IBMは12月19日、ビッグデータ活用に関わる人材育成に向け、筑波大学が設置するサービス工学に特化したCoE（Center of Excellence in Big Data & Analytics for Service Engineering、以下「サービス工学ビッグデータCoE」）を支援することを発表した。
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Web上で航空券の購入を検討しているユーザーのアクセスログを分析し、サービスの質と利益の向上に成功したJAL。IBMの年次カンファレンス「IBM Insight 2014」でその事例とデータ分析への思いを来場者に伝えていた。
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ラスベガスで開催中の「IBM Enterprise 2014」では、モバイルやアナリティクスの機能が強化されたIBM System zを活用し、デジタル時代に備える企業の事例が数多く紹介された。振り返れば、IBMは常に最先端の技術をメインフレームに投入してきており、さらに人の脳を真似た次世代プロセッサにも多額の研究開発投資を行っている。
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遠州鉄道は“浜松市民の約半数”が持つという共通ポイントカードのデータを分析し、顧客向けサービス向上などにつなげているという。取り組みの背景と狙いを聞いた。
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PaaSの世界のデータベースはどうなっている？ ビッグデータ対応インフラの実装として、本気を出し始めたHadoop環境の弱点を補う仕組みもウォッチした。
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