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90%以上節約 最大72%OFFクーポン 角利産業 インフレーターマット スウェード調 7cm厚 アウトドアマット キャンプ 車中泊 自動膨張 コンパクト chinahaulcommunity.com chinahaulcommunity.com

角利産業 インフレーターマット スウェード調 7cm厚 アウトドアマット キャンプ 車中泊 自動膨張 コンパクト

3224円

角利産業 インフレーターマット スウェード調 7cm厚 アウトドアマット キャンプ 車中泊 自動膨張 コンパクト

商品コード:12046623786
型番:00089207
サイズ:使用時/約縦200×横80×厚7cm、収納時/約長さ41×直径30cm
カラー:グレー/ブラック

寝心地、断熱性に優れた7cm厚インフレーターマット空気入れの手間がかからない自動膨張(自動膨張だけでは完全に膨らみません。空気を吹き込んで硬さを調節してください)シーンに応じて使い分けができる片面スエード仕様)
使用時サイズ:約縦200×横80×厚7cm
収納時サイズ:約長さ41×直径30cm
重量:約3.3kg
材質:本体/ポリエステル(スエード調・ハニカム柄)、内部スポンジ/ポリウレタン、バルブ/ABS、収納袋/ポリエステル、結束ベルト/ナイロン










角利産業 インフレーターマット スウェード調 7cm厚 アウトドアマット キャンプ 車中泊 自動膨張 コンパクト

シートゥサミット コンフォートプラスS.I.マット レギュラー ST81069 マット ロストアロー正規取扱 キャンプ用マット
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秋冬のトレッキングにも対応する最高の快適さと暖かさ。エアマット並の厚さと快適さに加え、表地の起毛したストレッチニットと内蔵フォームにより、低反発マットのようなしっかりとしたコシのある寝心地を実現したマット。内部フォームを大幅に肉抜きした「デルタコア」により40パーセントものバルクと重量を軽減。収納時のコンパクト性と快適さを両立させています。・上面:上質で肌触りの良い30Dポリエステルストレッチニット・下面:軽量な30DポリエステルにTPUをラミネート・マットレスの上下にアンチスリッププリント・マルチファンクションバルブ・ピローロックシステム・デルタコアフォームテクノロジー・リペアキットが付属重量:レギュラー=970g外寸:レギュラー=183×51cm収納サイズ:レギュラー=径19.1x26cm厚さとR値:厚さ=8cm、R値=4.1




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よくあるご質問

古いModelerを使用していますが対応しますか?

SPSSデータマイニング基礎講座は、Modeler 18.2に基づいて開発されています。古いバージョンのModelerの場合、一部インタフェースに違いがありますが、データマイニングの考え方、分析の進め方などは共通しており、Modelerのインタフェースも大きく変わるものではなく、講座で使用している分析手法は、ディシジョンツリー、K-Meansクラスター、Aprioriアソシエーションなど汎用的で基礎的なものであるため、古いバージョンのModelerをご使用のお客様にもご活用いただけると思います。

社内で2名使いたいのですが1userで共有可能ですか?

SPSSデータマイニング基礎講座は、お1人につき1アカウントのお申込みが必要で、複数の方が1つのアカウントを共有するのはライセンス違反になります。2名様が受講する場合、2 userのお申込みが必要です。

オンライン講座にSPSSのインストールは必要ですか?

いえ、必要ありません。SPSSデータマイニング基礎講座は、オンライン形式の動画コンテンツですので、視聴にModelerのインストールは不要です。ただし、テキストブックと動画をみながら、実際に操作をしながら学習することを妨げるものではなく、実際の操作をより理解するには、Modelerを操作しながらの受講もお奨めです。講座で使用しているサンプルファイルは、以下ページの最下部よりダウンロードいただけます。

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ソフトウェア&サブスクリプションとは何ですか?

メーカー(IBM)から提供されるソフトウェアとその年間保守サービスのことです。保守サービスでは、メーカー提供のテクニカルサポート(E-MailやTELなど)や保守期間内の無償バージョンアップをご利用いただけます。保守サービスは初年度のみ12か月間提供され、次年度以降は継続保守をご利用になる場合のみ提供されます。保守サービスが失効してもSPSSなどのソフトウェアは継続してご利用いただけます。

■ IBMメーカー保守サービスとは
https://www.stats-guild.com/ibm-spss/maintenance

 

SPSSで行うような予測分析とBIの違いは何ですか?

BI (Business Intelligence) は、大規模なデータを対象にした集計としてよく利用されています。経営上のKPIなどをダッシュボードとして視覚化して、現状や状況をできるだけリアルタイムに把握したい場合に有効です。一方、SPSSで行う予測分析では過去データに基づいて、関係性やパターンを明らかにして、将来を予測するモデルを作成して、予測値や確率を算出して意思決定に役立てます。予測分析では、集計では分かりにくい複雑な関係性を明らかにする可能性が高まりますが、両者は相反したり競合するものではありません。例えば、予測分析の結果をBIに取り入れて連携することで、従来のダッシュボードを強化することも可能です。


>その他のよくあるご質問

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Gold Business Partner / Data Science & Business Analytics
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