Tag: プロセス最適化
AIが保健計画を管理する方法
慢性疾患と心臓病、脳卒中、がん、2型糖尿病、肥満、関節炎などの慢性疾患は、すべての健康問題の中で最も一般的で、費用がかかり、予防可能なものです。 慢性疾患の発生率の増加に加えて、65歳以上の保健計画対象の人数が増えており、統計的に慢性疾患のリスクが高くなっています。
analyticsjapan Aug 27, 2019 0 4666
慢性疾患と心臓病、脳卒中、がん、2型糖尿病、肥満、関節炎などの慢性疾患は、すべての健康問題の中で最も一般的で、費用がかかり、予防可能なものです。 慢性疾患の発生率の増加に加えて、65歳以上の保健計画対象の人数が増えており、統計的に慢性疾患のリスクが高くなっています。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 35
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 33
analyticsjapan Dec 27, 2019 0 27
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 26
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 26
analyticsjapan May 21, 2024 0 203
analyticsjapan May 23, 2024 0 183
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 174
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 174
analyticsjapan Oct 21, 2019 0 167
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 1740
analyticsjapan Jan 14, 2020 0 1736
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1661
analyticsjapan Jul 12, 2019 0 1644
analyticsjapan Dec 20, 2019 0 1569
analyticsjapan May 21, 2024 0 2451
analyticsjapan Mar 9, 2020 0 7977
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4684
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4782
analyticsjapan Feb 17, 2020 0 4684
新興技術に関する同社の新しいレポートでは、テレヘルスと仮想訪問、遠隔患者モニタリング、臨床的意思決定支援などに対する食欲と適性が高まっています。
analyticsjapan Jun 3, 2019 0 4916
保険数理科学が現代の金融理論と現在広く「データ科学」と呼んでいるものの両方に先んじて、データは常に支払人のビジネスモデルの中核をなしてきました。しかし医療では、支払人が直面する質問のセットは他のものよりも広いです分析が主に損失の可能性、損失のコスト、および価格競争力があるが有益な保険料に焦点を当てている保険会社の種類。今日では、有力支払者は保険会社と保険加入者の両方を対象にしており、データ分析は健康への影響に影響を与える能力の不可欠な要素です。
analyticsjapan Aug 26, 2019 0 3766
AIは企業にとっては流行語ですが、多くの組織はデータドリブン型になるためのデジタルトランスフォーメーションを未だに苦労しています。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3665
商業用不動産業界は、最近では、「AI」、「ビッグデータ」、「機械学習」、「予測分析」などの用語で溢れています。
Aino Jul 29, 2019 0 4945
顧客維持は、ほとんどのSaaS企業またはサブスクリプション事業が直面している重要な課題の1つです。
analyticsjapan Jul 11, 2019 0 3264
15兆ドル規模の商業用不動産業界の意思決定者は、不十分なデータに基づいて巨大な決定を下すことを余儀なくされています。調査は高価で、しかし時間がかかります。他のデータソースには偏りがあり制限されているため、専門家は数千万ドル以上の価値のある選択肢に気付かずにいます。
analyticsjapan Sep 5, 2019 0 6197
人工知能についてはロボットの恐ろしい報告から、テクノロジーに対する想像以上の期待にまで及んでいます。現在、消費者はスマートフォン、カスタマーサービスセンター、ウェブサイト、アプライアンスを通じて人工知能に絶えず触れる機会があります。調査によると、人々の80%がAIが自分の生活に良い影響をもたらしていると報告しています。テクノロジー、映画、芸術、および文学の圧倒的な前向きな支持にも関わらず、何故恐ろしく思われているのでしょうか。それでは、どれだけ現実に基づいているのでしょうか?これらの質問に答えるためには、事実を確認することが重要です。...
analyticsjapan Feb 5, 2020 0 4782
近年、大手消費財企業の最高マーケティング責任者は驚異的な成功を収めています。彼らの最高は、消費者の日常生活の中心にブランドを埋め込むというマーケティングの聖杯を達成することによって、見事なブランド構築を開拓し、そのように巨人の評判を築きました。ある意味、それは理解できます。現在、マーケティング担当者にとって厳しい環境です。急速に加速する業界の変化のペースに対応するには、並外れた工夫、革新、洞察が必要です。そのため、CMOが試行され、テストされたマーケティング手法に後退しているのも不思議ではありません。実際、CMOの4人に3人は、戦略的なマーケティング目標を達成するための一番の方法は、過去に機能したソリューションを再適用することだと言います。
analyticsjapan Sep 12, 2019 0 3832
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
analyticsjapan Dec 27, 2019 0 3252
ビッグデータは、すべての業界および組織部門、特に人事(HR)業界のゲームチェンジャーとして浮上しています。ビッグデータとHRデータ分析を活用すると、採用、トレーニング、開発、パフォーマンス、報酬など、HRのほぼすべての分野に情報を提供し、改善することができます。ビッグデータを使用することで、HRマネージャーはより賢明な決定を下し、組織がより効率的に目標を達成できるように支援できます。