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    データ量子化法を用いた不確実性世界の透視

    2020/10/10 10:46:00 725

    データ、量子化、方法、不確実性、世界

    私たちは不確実な世界に住んでいます。これは人類が直面してきた重大な挑戦です。世界の変化が急速になり、不確実性が明らかに強化され、データがますます多くなるにつれて、私たちは自己認識と適応能力を高めなければなりません。『データ化決定』は、4つの言語に翻訳されて出版されている効率的で使いやすいツールを提供してくれます。著者は方法論の高さから、量子化分析を再定義し、そして大量の例を用いて具體的な狀況に対して適切な量子化方法を採用し、私たちの常識を形成する方法を説明し、これらの簡単な方法を通じて有効に不確実性を減らすことができる?!亥签`タ化意思決定2.0』はネットワークに基づくビッグデータ収集と分析の意思決定方法を紹介し、前の本に比べて、この本はより専門的な分析ツールを必要とし、より正確で緻密な結果を得ることができる。

    この2冊の本のテーマはビッグデータ時代の定量的な意思決定方法であり、意思決定科學に屬する。最初の本で與えられた方法にはアイデアが必要ですが、使いやすく、紙ペンだけで完成します。例えば古代ギリシャ人は地球の周長を2つの場所の距離で推定することができ、フェルミは最初の原子爆弾実験爆発による威力をいくつかの紙片で大まかに推定した。多くの興味深い工夫が非常に有用であり、困難で高嶺の花が咲いてはいけない理論的な問題が、著者によって簡単に解決されたと思っているかもしれません。例えば、著者は5人の法則に言及し、統計學の簡単な計算によって高速量子化分析を完成させる最良の例である。企業のビジネスでリモートオフィスをより多く採用する必要がある場合は、従業員1人が毎日通信に費やす平均時間を考慮する必要があります。あまり正確な結果が必要でなければ、従業員全員を調査する必要はありません。ランダムに5人の従業員を選んで質問すればいいのです。それぞれ30分、60分、45分、80分、60分と仮定すると、すべての従業員が使用している中央値の93.75%は30と80の間にある可能性があると考えられます。大きな問題を心配する必要はありません。ごく少數の従業員の使用時はこの中間値から遠いからだ。この方法は小サンプルサンプリングよりも簡単で時間がかかりません。結果をもっと正確にしたければ、いくつかのサンプルをもっと選ぶことができますが、結果の精度が向上するのはそれほど大きくありません。

    生活の中では、あまり正確な判斷を求めない場合が多い。簡単な計算と分析を行うことで、作業の方向をさらに特定することができますが、私たちが手にしているデータは通常、この分析に十分です。それでも、量子化分析を行うかどうかは、巧妙な簡単な量子化方法を構想するにしても、ビッグデータ収集分析ソフトウェアを用いて分析するにしても、コストと収益面の考慮があるからだ。私たちがこのようにするのは、まず不確実性による損失を減らすためです。著者は5つのステップを提供し、まず決定が必要な問題と関連する不確定要素を定義し、自分が今何の情報(データ)を知っているかを決定し、他の必要な情報を収集する価値とコストを計算し、それから関連する量子化方法を高付加価値の量化に使用することを選択し、決定し、行動する。

    より高いデータ分析、例えば精度、即時性が求められていることに対して、現在では非常に良いアルゴリズムソフトウェアがあり、ネットワークに殘された洞察価値のある情報をいつでも監視し、つかむことができ、しかもこれらの情報は公開されており、一般的にはネットワーク爬蟲類が個人情報をつかむような法律や倫理的衝突は存在しない?,F在、多くの機関がこのような量子化分析を通じて意思決定方式を改善し、競爭優位性を獲得している。例えば、ニューヨーク警察署のフェイスブック監視チームは、フェイスブックの情報を利用して、目撃者がいない狀況で、ギャング闘爭で罪のない青少年を殺害した犯人を追跡し、有罪にすることができる。インドの國産通信ソフトウェアHike Messengerは、正確なソーシャルメディア分析ツールを用いて、分析結果を製品開発部門にフィードバックし、新しい機能を開発するために使用し、わずか3年足らずで、ユーザー數はフェイスブックを超えてWhatsAppに次ぐ人気の通信ソフトウェアとなった。2016年、融文グループはソーシャルメディアの情報を分析することで、英國のEU離脫國民投票の結果と、トランプ氏の総選挙での勝利を正確に予測した。伝統的な世論調査では逆の結果が得られ、ネット上のビッグデータ分析がこのような複雑な情勢をより正確に分析できることを示している。

    私たちは公開されたデータに埋もれた世界に住んでいますが、大量のデータはまだ無視されています。これはまだ十分に注目されていない巨大な「金鉱」です。ネットワークは私たちのライフスタイルを変えましたが、人々が使っていた意思決定方法は過去にとどまっています。私たちはこの2冊の本が提供する意思決定方法論と結びつけて、簡単で迅速で低コストの方式を通じてまず問題に対して初歩的な分析をして、重點と難點を明確にして、必要な時、計算力資源を集中して、ビッグデータアルゴリズムソフトウェアを借りてそれらの重要な一環あるいは情報に対して即時収集と分析を行って、意思決定の正確度と効率を高める必要があります。

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