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  • トピックモデル:最適なトピック数

    トピックモデルは複数の文書データに共通のトピック群を探す手法で、文章の中で言語的に固定された単語や意味カテゴリではなく、複数の単語の共起性によって創発される潜在的意味を抽出してくれます。 前回までは、トピックモデルにおけるハイパーパラメタ...
    SD/T
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    SD/T
  • トピックモデル:文書データの粗視化とハイパーパラメタの概念的意味

    トピックモデルは複数の文書データに共通のトピック群を探す手法で、文章の中で言語的に固定された単語や意味カテゴリではなく、複数の単語の共起性によって創発される潜在的意味を抽出してくれます。今回は、トピックモデルの入力となる文書データが粗視化さ...
    SD/T
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    SD/T
  • コワーキングスペースの成否を分けるビジョンと機能の作り方

    前回はコワーキングスペースの成り立ちと海外のコワーキングスペースの成功事例についてご紹介しましたが、今回はこのコワーキングスペースの成功に欠かせない「ビジョン」についてお伝えします。 コワーキングスペースの成功事例を考えるとき、ひとつ...
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    大川将 (Okawa)
    アナリスト
  • トピックモデル:最適なハイパーパラメタとは?

     トピックモデルは複数の文書データに共通のトピック群を探す手法で、文章の中で言語的に固定された単語や意味カテゴリではなく、複数の単語の共起性によって創発される潜在的意味を抽出してくれます。このページではSEEDATA Technologie...
    SD/T
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    SD/T
  • トピックモデル:平衡状態にあるトピック群のサンプリング

    トピックモデルは複数の文書データに共通のトピック群を探す手法で、文章の中で言語的に固定された単語や意味カテゴリではなく、複数の単語の共起性によって創発される潜在的意味を抽出してくれます。このページではSEEDATA Technologies...
    SD/T
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    SD/T
  • 2019.09.07 | DNVB

    【DNVBの事例➈】DNVB(デジタル・ネイティブ・バーティカル・ブランド)とデジタル・ネイティブ・ストアの違い

    SEEDATAではこれまでも、DNVB(Digitally Native Vertical Brand)という新たなビジネスの形態が登場した背景、DNVBとEC、D2Cとの違い、そして最終的にDNVBが目指すゴールやDNVBの事例について解...
    宮井 弘之
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    宮井 弘之 (Miyai Hiroyuki)
    SEEDATA代表
  • 2019.09.07 | DNVB

    【DNVBの事例⑧】DNVBとコンテンツマーケティングの関係

    近年、日本でもD2C(Direct-to-Consumer)という言葉はかなり重要になってきています。アメリカではGinLane(ジンレーン)という大手ブランドコンサルがPatternという事業会社を立ち上げ「ミレニアルズのインサイトを完全...
    宮井 弘之
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    宮井 弘之 (Miyai Hiroyuki)
    SEEDATA代表
  • 2019.09.07 | DNVB

    【DNVBの事例➆】Patternへと生まれ変わったDNVBブランドコンサルGinLaneが成し遂げたいこと

    SEEDATAではこれまでもアメリカのDNVB(Digitally Native Vertical Brand)の事例とその成功要因を分析してきましたが、今回はアメリカの大手ブランドコンサルティングエージェンシーであるGinLane(ジンレ...
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    大川将 (Okawa)
    アナリスト
  • 2019.08.29 | DNVB

    【DNVBの事例⑥】DNVBは新市場を創り出す ~DNVBで新しいマーケットを作りだそう~

    DNVBは新市場創造、つまり新しいマーケットを作りだすポテンシャルがあります。新しいマーケットというのは、これまでターゲットにしていなかったような生活者たちターゲットにしていくということです。 今回事例としてご紹介するDNVBブランド...
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    佐野拓海 (Sano Takumi)
    SEEDATAアナリスト
  • 2019.08.29 | DNVB

    【DNVBの事例⑤】DNVB化できるスモールビジネスの基準とは?

    前回の記事(DNVBの事例④事業承継をお考えになられている小規模企業とSEEDATAの提携について)で、「スモールビジネスこそDNVBの種」ということをお伝えしました。「では、すべてのスモールビジネスがDNVB化できるのか?」というと、残念...
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    佐野拓海 (Sano Takumi)
    SEEDATAアナリスト