シーズ技術紹介

【情報通信】 (2015/03/20公開)

「ビッグデータ」に対する統計的アプローチ

情報基盤センター
水田 正弘 教授|南 弘征 教授

先端データ科学的アプローチによるデータ解析


現在、「ビッグデータ」が注目されています。もっとも重要なことは、データの適切な収集と活用方法です。私どもが積極的に研究しているシンボリックデータ解析や関数データ解析は「ビッグデータ」に対する統計学からの有力な手法です。

研究の内容


医療、経済活動、学術研究等どのような分野でも、データに基づく活動が重要です。ビッグデータと呼ばれている大量・非定型・高頻度なデータはもちろんのこと、厳密に管理された少数のデータも有用です。情報技術の進展により、データの収集は昔よりも容易になっており、客観的な理論に基づくデータからの価値創出は重要な課題となっています。そのような背景から、データの収集・ハンドリング、可視化、統計的な妥当性の検証を総合的に研究しております。

応用例


・著作権使用料分配のための統計解析
・GPS 移動履歴と情報閲覧履歴の統合
・交通ビッグデータの解析
・センシングデータにおける異常検出

産業界へのアピールポイント


統計理論の進展は、実データの解析経験が基本になっています。当研究室では、実社会で有用な統計解析手法を構築するため、データと真摯に向き合ってきました。

研究室ホームページ


情報基盤センター 北海道大学情報科学研究科 先端データ科学研究室
http://dsms.iic.hokudai.ac.jp/


※お問い合わせは 北海道大学 産学・地域協働推進機構ワンストップ窓口まで

(2016年更新)
Update 2016-08-25
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