Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
成分分析ブランディング分析レポート 横田園芸編
Search
ryoozawa
PRO
March 17, 2021
Science
0
3.7k
成分分析ブランディング分析レポート 横田園芸編
ryoozawa
PRO
March 17, 2021
Tweet
Share
More Decks by ryoozawa
See All by ryoozawa
成分分析ブランディングサービス紹介資料
ryoozawa
PRO
0
1.5k
成分分析ブランディング分析レポート 真鶴干物専門店 魚伝編
ryoozawa
PRO
0
3.1k
成分分析ブランディング分析レポート 大森式流通編
ryoozawa
PRO
0
2.3k
成分分析ブランディング分析レポート 笠原餅店編
ryoozawa
PRO
0
4.2k
成分分析ブランディングセミナー資料(短尺版)
ryoozawa
PRO
1
1.6k
成分分析ブランディングセミナー資料(長尺版)
ryoozawa
PRO
0
17k
Other Decks in Science
See All in Science
深層学習を利用して 大豆の外部欠陥を判別した研究事例の紹介
kentaitakura
0
240
眼科AIコンテスト2024_特別賞_6位Solution
pon0matsu
0
220
LIMEを用いた判断根拠の可視化
kentaitakura
0
370
科学で迫る勝敗の法則(名城大学公開講座.2024年10月) / The principle of victory discovered by science (Open lecture in Meijo Univ. 2024)
konakalab
0
230
ウェーブレットおきもち講座
aikiriao
1
800
Pericarditis Comic
camkdraws
0
1.4k
Healthcare Innovation through Business Entrepreneurship
clintwinters
0
140
(Forkwell Library #48)『詳解 インシデントレスポンス』で学び倒すブルーチーム技術
scientia
2
1.4k
Analysis-Ready Cloud-Optimized Data for your community and the entire world with Pangeo-Forge
jbusecke
0
110
事業会社における 機械学習・推薦システム技術の活用事例と必要な能力 / ml-recsys-in-layerx-wantedly-2024
yuya4
3
250
山形とさくらんぼに関するレクチャー(YG-900)
07jp27
1
230
多次元展開法を用いた 多値バイクラスタリング モデルの提案
kosugitti
0
200
Featured
See All Featured
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1366
200k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
26
1.9k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
204
24k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
65
11k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
79
8.7k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
405
65k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
48k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
250
12k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
40
2.4k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
0
94
Transcript
ԣాԂܳ ޚத ৯༻όϥ :0,05"304& ੳ ݁ՌϨϙʔτ EPUTDJFODFגࣜձࣾ
݁ ੳ݁Ռ ੳͷৄࡉ
݁
ରͷ৯ ੳͷ݁Ռ ׳ߦഓΛ͢ΔશࠃτοϓγΣ Ξͷ৯༻όϥͱൺֱͯ͠ ߳Γͷؚ༗ྔ͕ ഒଟ͍ ͕ͨͬͯ͠ ߳Γߴ͞ʹ͓͍ͯ
ѹతʹ༏Ґੑ͕͋Δ৯༻όϥ Ͱ͋Δ ৯༻όϥ :0,05"304&
ੳ݁Ռ
৯༻όϥ :0,05"304& ߳Γ όϥ༷߳ؾ શࠃτοϓγΣΞͷ ׳ߦഓͰҭͯͨ ৯༻όϥ ഒଟ͍ ରͷ৯
ൺֱͨ͠৯ ੳ߲ ݁Ռ ͳʹΛ Ͳ͜ͱൺͯ ͲͷΑ͏ͳ࣭͕ ͲΕ͘Β͍ҧͬͨͷ͔
ੳͷৄࡉ
ੳ֓ཁ ৯༻όϥͷ߳Γߴ͞ ্هͷͷ࣭Λূ໌͢Δ ͜ͱͰɺ৯ͷࠩผԽΛਤ Γ·͢ɻ ੳαϯϓϧ
:0,05"304& ׳ߦഓͷ৯༻όϥ ˞࣮ࡍʹاۀ໊͕ೖΓ·͢ ੳ߲ ߳Γ ü όϥ༷߳ؾ ੳظؒ ݄ʙ݄
৯༻όϥ :0,05" 304& ରͷ৯ ੳ߲ ͷ Λੳ͠·ͨ͠ ߳Γ
৯༻όϥ :0,05" 304& ରͷ৯ ൺֱ͢Δ৯" ͱ ൺֱ͠·ͨ͠ Λ ׳ߦഓͷ
৯༻όϥ
߳Γ ੳ͢Δ όϥ༷ ߳ؾ ৄࡉ ͷ Λੳ͠·ͨ͠
݄ʙ݄ ੳظؒ
ʮ৯༻όϥ :0,05"304&ʯ׳ߦഓͷ৯༻όϥΑΓ߳Γߴ͕͞ ഒ ߳ΓͰ͋Δόϥ༷߳ؾΛఆྔɻ:0,05"304&ͷόϥྠ͋ͨΓͷόϥ༷߳ؾ ͷؚ༗ྔЖHྠͰ͋Γɺ׳ߦഓͷ৯༻όϥͷЖHྠͱൺֱͯ͠ ഒͰ͋ͬͨɻ 0 100 200
300 400 500 600 700 800 YOKOTA ROSE ߳Γʹ͍ͭͯ όϥ༷߳ؾ ͷؚ༗ྔ ഒ :0,05"304&͓Αͼ׳ߦഓͷ৯༻όϥͷྠ͋ͨΓͷ όϥ༷߳ؾͷؚ༗ྔ ʢЖHྠʣ ※分析数値については⼩数点第3位を四捨五⼊し記載 倍率については四捨五⼊しない数値をもとに算出し記載
৯༻όϥ:0,05"304&׳ߦഓΛ͢ΔશࠃτοϓγΣΞͷ৯༻όϥͱൺֱͯ߳͠Γͷ ؚ༗ྔ͕ ഒଟ͍ɻ͕ͨͬͯ߳͠Γߴ͞ʹ͓͍ͯѹతʹ༏Ґੑ͕͋Δ৯༻όϥͰ͋Δɻ ݁ ੳͨ͠ ৯ ৯༻όϥ :0,05" 304& ੳ݁Ռ
߳Γ ᶃ όϥ༷߳ؾ ݄ ʙ ݄ ׳ߦഓͷ ৯༻όϥ ᶃ ᶃ ЖHྠ ЖHྠ 0 100 200 300 400 500 600 700 800 YOKOTA ROSE όϥ༷߳ؾ ͷؚ༗ྔ ഒ :0,05"304&͓Αͼ׳ߦഓͷ৯༻όϥͷྠ͋ͨΓͷ όϥ༷߳ؾͷؚ༗ྔ ʢЖHྠʣ ※分析数値については⼩数点第3位を四捨五⼊し記載。倍率については四捨五⼊しない数値をもとに算出し記載
૬ΑΓߴ͘ചΖ͏
None