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データ解析

01 共調フィルタリング

アクション履歴に基づきユーザーごとにレコメンドします。推薦する対象(商品、ニュース等)が多くても高い精度で推薦が可能です。

  • 行動に基づく商品、サービスの推薦

    アクション履歴に基づきユーザーごとに推薦を行います。 推薦する対象(商品、ニュ…

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02 内容ベースフィルタリング

ユーザーへの質問の回答に基づき、高い精度でユーザーごとにレコメンドを行います。推薦する対象(商品、ニュース等)が多くても高い精度で推薦が可能です。

  • 企業と人のマッチング

    志望者と企業のミスマッチを減らし、採用業務を効率できる。 企業が採用したい人物像…

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  • 質問への回答に基づく商品、サービスの推薦(商品、サービスが多くとも精度が高い)

    ユーザーへの質問の回答に基づき、高い精度でユーザーごとに適した推薦を行います。 …

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03 予測・シミュレーション

過去の時系列データから将来の数値変化を予測します。従業員の評価や勤務態度などの情報をもとにした退職予測や、過去の売上情報をもとに将来の売上予測を行ったりすることが可能です。

  • 時系列予測

    データから現象を予測したり、シミュレーションによる管理を行います。 【利活用…

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04 データ最適化

過去の数値データを分析し、最適な状態を提案します。生産や在庫などの実施/管理方法の最適化などに活用が可能です。

  • 組み合わせ最適化

    データを元に最適化を行います。 ユーザーの行動、属性データと推奨する商品、サー…

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