データ解析って、結局、経営のどこで使うんだ？

ビッグデータに限らず、データ解析、データマイニングって、
結局、経営のどの場面で使うのか、考えてみた。

まとめると、こんなかんじか・・

戦略：STP
・市場、消費者の理解
　　クラスタリング
　　因子分析
　　（グラフィカルモデリング）

戦術
・価格、流通経路、販売促進、製品
　　予測：回帰・重回帰、判別分析
　　　　　(グラフィカルモデリング）
　　　　　（因子分析、クラスタリング）

販売データ分析【数値データ】
　　基本統計量
　　BI
　　データマイニング
　　　　アソシエーション分析
　　　　決定木
　　　　（回帰・重回帰、判別分析）　　　　　　
　　　　（因子分析、クラスタリング）
　　　　（グラフィカルモデリング）


苦情など【テキストデータ】
　　テキストマイニング

OpenFlow/SDNのユーザー像は？

下の記事をまとめると

・データセンター（クラウド事業者）
・通信事業者
・大規模なネットワークを展開するエンタープライズ

が、まあとりあえず・・・みたいなかんじ。

OpenFlow/SDNのユーザー像は？最新動向を教えて！
http://ascii.jp/elem/000/000/799/799900/

TwitterとFacebookの使い分けは？

ブログは、考えたことを（まとめて）書くところ
Twitterは、思ったことをつぶやくところ
Facebookは、知らせたいことを掲載するところ

という分類をしているけど・・・

いや、圧巻のまとめが

TwitterとFacebookってどう違うの？
http://togech.jp/2013/06/18/2012

にあった（太字は上記サイトより引用）。


Twitterはろくでもない人生を送るクズが
実生活を隠してはしゃぐ場所、
Facebookは人脈しかない人間が
人脈を自慢する場所
そういうことでいいでしょうか？


・・・なるほど・・・

SEとして必要な日本語語彙力

あるセミナーで、SEは、技術を扱うものであるから、
技術で貢献する人々である。
その人たちは、労働で貢献する人よりも、当然、
多くの語彙を持っているべきで、

語彙数推定テスト
http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/resources/goitokusei/goi-test.html

で４万ぐらいの語彙がなければならない！！！！

といわれ、心配になってチェックした。
５万５００とか、そのぐらいだった。
そのサイトだと大学生なみ、
セミナーでは「知識で貢献する人々」ぐらいのところだった。
SEさんで、問題なさそうです。よかった（＾＾；）

P.S

ちなみに、これは有料だけど、文章を添削してくれるサイト

SAI
http://www.za-net.co.jp/sai/index.html

も紹介していた。

あれ、いま、「知識で貢献する人」２万円（３万円？自分で書いたが読めん）
って書いてあるんだけど、これ、時給だったかなあ？日給だったかなあ？
日給だったとしたら、
２万円X２２日（１ヶ月は２月を除き、平日は２２日以上ある）＝４４万、
年収で５２８万！
すご～い、今まで、そんなに年収もらったことない！！

・・・年収と語彙力は一致しないようです・・・

6月18日(火)のつぶやき

　ウィリアムのいたずら　@xmldtp　11:55

”「うさみみ」のペアプログラミング”の答え合わせ！！　ばぷぱふ　 blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/53699…

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