オルタナティブデータとは何ですか?
標準的な財務データを超えた非伝統的なデータソース（衛星画像、クレジットカード取引、ソーシャルメディア、ウェブトラフィックなど）を活用してビジネスインサイトを獲得
によって Databricks Staff による投稿
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- 位置情報信号、アプリのダウンロード数、ウェブスクレイピング、配送データ、気象パターン、求人レビューサイトからの従業員の感情といった、従来とは異なるデータが含まれます。
- 従来の財務諸表や指標が変化を反映する前に市場動向を明らかにすることで、ヘッジファンドやクオンツ投資家に情報面での優位性を提供します。
- 高次元のノイズの多いデータセットから意味のあるシグナルを抽出するには、非構造化形式、倫理的プライバシーへの配慮、高度なデータサイエンスといった特殊な処理が必要です。
オルタナティブ（代替）データとは
オルタナティブデータ（代替データとも呼ばれる）とは、従来のソースではなく、他のユーザーによって使用されていない代替データソースから収集されたデータ情報です。オルタナティブデータを分析に活用することで、業界標準のデータソースでは得ることができない洞察を取得することが可能です。ただし、正確には何をオルタナティブデータとみなすかは業界によって異なり、自社や競合他社で既に使用されている従来のデータソースに依存されています。
標準的なオルタナティブデータタイプ
オルタナティブデータに使用される主なデータタイプは次のとおりです。
- 衛星データ
- モバイルデータ
- センサーデータ
- Web データ
その他、オルタナティブデータに含まれる情報：
- 位置情報（フット・トラフィック）
- クレジットカードによる取引
- メールによる電子レシート
- POSトランザクション
- ソーシャルメディアの投稿
- インターネット閲覧履歴
- ドックレシート
- 商品レビュー
- 価格推移
- 天気および微気候
- フライトおよび配送の追跡
- 生データの取得
- サードパーティライセンス
- Webスクレイピング（WebハーベスティングまたはWebデータの抽出）。Webスクレイピングとは、Webサイトからデータを抽出し、業界での成功につながる重要トピックの洞察を収集できるアプリーケーション・プログラミング・インターフェイス（API）です。Webスクレイピングの新しい形態では、Webサーバからデータフィードを待ち受けします。たとえば、JSONは、クライアントとWebサーバ間のトランスポートストレージメカニズムとして幅広く使用されています。
マルチエージェントシステム、AIのユースケース、評価などに関する主要な知見
自動スクレイピング手法
- HTML解析：HTML解析はJavaスクリプトで実行され、リニアまたはネストされたHTMLページを対象としています。
- DOM解析：文書オブジェクトモデル（DOM）は、XMLファイル内に含まれる形式、構造、コンテンツを定義します。
- 垂直統合：垂直統合型プラットフォームは、特定の垂直方向を対象とした高い計算能力を備えた組織によって作成されます。
- XPath：XML Path Language（XPath）はXML文書で使用できるクエリ言語です。
- Googleドキュメント：GoogleスプレッドシートはPythonやRubyなどのプログラミング言語でスクレイパーを記述しているように使用できるため、特定のタイプのスクレイパーの原理を導入する適切かつ迅速な方法です。
- 文字列のパターンマッチング：UNIX の grep コマンドを利用した正規表現とのマッチング手法で、PerlやPythonのような一般的なプログラミング言語をサポートします。
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