azure-recipe-user 今回はAzure Machine Learning(以下AzureML)を用いてどんなことができるのか、その活用法について紹介致します。
※AzureMLって何？という方は是非、「Azure Machine Learning(ML)の概念について」をご参照ください。
尚、この記事で紹介した活用法は以下のAzure公式サイトのAzure Machine Learning Galleryからサンプルデータをダウンロードすることが可能になります。
http://gallery.azureml.net/
Twitterの評判分析
Twitterのテキストデーターをマイニングして、プラス感情、マイナス感情の分類を致します。
ユーザーレビューやつぶやきの評判分析は、企業が自社のブランドについて世論の監視や、または製品を購入する前の意見を集めて自社製品の前評判の良し悪しなどの分析に活用することができます。
ユーザーの行動データからお薦めのレストランをレコメンド
同WEBサイトでユーザーが今までどんな種別のレストランを閲覧したのか、過去の習慣やレストランの特性に基づき好きかもしれないレストランをユーザーにおすすめ順に表示します。
レンタルサイクルの需要予測
レンタルサイクルについて、どれくらいのレンタルサイクルを用意しておけばいいのか、過去の日付や気温、湿度、天気、時間帯毎のレンタサイクルの貸出台数等のデータを元に将来の需要を予測するものとなっている。
フライトの遅延予測
時間帯毎の到着実績や航空会社、天候等のデータを元にこれから乗る飛行機が遅延が生じるかどうかの予測を致します。
適正在庫予測
過去の売上情報、製品の価格やプロモーションの実施により、どれくらい在庫状況で変動していったのか、というデーターを元に適正在庫を予測するものになります。
いかがでしたでしょうか？
次回もお楽しみに！！
