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Japan r2 tokyor
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- 10. 活動例（抜粋）: Time Series Analysis Anomaly detection 新しいデータと過去時系列モデルの乖離から異常検出 8000.0000 異常スコア推移 3.0000 モデル構築 異常値 ◇例 : ARIMAモデル 2.2500 5970.7500 1.5000 0.7500 3941.5000 0 異常スコアの算出 -0.7500 ◇例 : 対数損失 1912.2500 -1.5000 -2.2500 -117.0000 -3.0000 t 4/ 週 4/ 1 週 4/ 8 週 5/ 週 2週 5/ 週 5/ 6 週 5/ 3 週 6/ 週 6/ 週 6/ 3 週 6/ 0 週 7/ 週 7/ 週 7/ 1 週 7/ 週 週 4 25 9 30 6 27 4 18 25 4/ 1 1 5/ 1 2 1 2 1 86 2011年11月28日月曜日
- 11. 活動例（抜粋）: Time Series Analysis TV Commercial Effects 時系列的な振る舞いの特徴から各KPIへのCMの影響度を算出 イベン CM時系列 ト 新規 登録 CM ARPPU ARPU 各KPIの時系列 その他 外部 継続率 要因 ケース 87 2011年11月28日月曜日
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