| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| https | www | 2.662049 | 20 |
| trunktools | www | 2.662049 | 20 |
| Trunk | tools | 2.511603 | 32 |
| システム開発の有限会社ミックシステムズ | 本社 | 2.326784 | 12 |
| 本社 | 東京都日野市 | 2.283232 | 12 |
| https | trunktools | 2.16343 | 16 |
| シフトマネージャーの出退勤シフトとシフト | 予約管理の予約枠と貸出枠では | 2.087509 | 8 |
| サービス内容は | 未設定の選択なども行えます | 2.029597 | 8 |
| サービスの使用不可 | 権限は | 2.029597 | 8 |
| サービスごとに設定することもできます | 管理者と一般ユーザーで設定の操作を可能にするなど | 2.029597 | 8 |
| レンタルなどの貸出枠の2つの商品で | 予約特有の期間のあるサービスの管理が可能です | 2.029597 | 8 |
| 10分の1 | デシとは | 2.029597 | 8 |
| t検定 | 相関係数を散布図とともにグラフ化し | 2.029597 | 8 |
| シフトマネージャーの基本的な機能は | スタッフのシフトを管理することです | 2.029597 | 8 |
| 各シフトで発生した収入と支出を販売 | 売上管理と支出管理に登録できるので | 2.029597 | 8 |
| 予約管理の予約枠と貸出枠では | 同時間帯の情報を相互に表示できるようになりました | 1.977793 | 8 |
| 出勤しているスタッフの確認や同時間に別の業務の状況確認など | 同時間帯の情報を相互に表示できるようになりました | 1.977793 | 8 |
| 出勤しているスタッフの確認や同時間に別の業務の状況確認など | 視覚的に判断することが可能です | 1.977793 | 8 |
| 表側で表示される共通データを変更し | 視覚的に判断することが可能です | 1.977793 | 8 |
| 表側で表示される共通データを変更し | 該当する行のデータを一括変換することが可能です | 1.977793 | 8 |
| 表側の操作ですべて変更できます | 該当する行のスタッフや販路を個別に表示することなく | 1.977793 | 8 |
| サービスの使用不可 | 編集の可否 | 1.977793 | 8 |
| 編集の可否 | 表示制限の設定 | 1.977793 | 8 |
| 表示制限の設定 | 非表示項目の設定をユーザーごとに設定することが可能です | 1.977793 | 8 |
| 管理者と一般ユーザーで設定の操作を可能にするなど | 販路データを使って営業エリア別に閲覧可能なデータを選別したり | 1.977793 | 8 |
| に基づいた管理で | 顧客ごとに支払済み | 1.977793 | 8 |
| キャンセルなどステータスにより状況が一目でわかります | 顧客ごとに支払済み | 1.977793 | 8 |
| キャンセルなどステータスにより状況が一目でわかります | 定員数が限定されている講座やスクール等で利用可能な予約枠 | 1.977793 | 8 |
| レンタルなどの貸出枠の2つの商品で | 定員数が限定されている講座やスクール等で利用可能な予約枠 | 1.977793 | 8 |
| 10分の1 | という意味で | 1.977793 | 8 |
| という意味で | データを大きい順に並べて相対的な位置を把握します | 1.977793 | 8 |
| データを大きい順に並べて相対的な位置を把握します | 上位から累積でどの程度の比率を占めるかを算出し | 1.977793 | 8 |
| その重要度を把握します | 上位から累積でどの程度の比率を占めるかを算出し | 1.977793 | 8 |
| コレスポンデンス分析は | デシル分析 | 1.977793 | 8 |
| コレスポンデンス分析は | 対応分析ともよばれ | 1.977793 | 8 |
| 対応分析ともよばれ | 数量化3類と同様の手法です | 1.977793 | 8 |
| コレスポンデンス分析 | 因子分析は | 1.977793 | 8 |
| 因子分析は | 変数間にある関連性を直接観測できない変数 | 1.977793 | 8 |
| 変数間にある関連性を直接観測できない変数 | 潜在変数 | 1.977793 | 8 |
| によって説明する分析手法です | 潜在変数 | 1.977793 | 8 |
| 因子分析 | 文字列を含む統計量は度数が表示され | 1.977793 | 8 |
| データの状態をひと目で把握することが可能です | 文字列を含む統計量は度数が表示され | 1.977793 | 8 |
| より統計的なARIMAモデルを採用し | 基本統計量 | 1.977793 | 8 |
| より統計的なARIMAモデルを採用し | 季節周期による予測精度の向上を図りました | 1.977793 | 8 |
| 時系列分析 | 非階層型クラスタリングで有名なK平均法 | 1.977793 | 8 |
| means | 非階層型クラスタリングで有名なK平均法 | 1.977793 | 8 |
| means | を追加しました | 1.977793 | 8 |
| AICをもとにしたステップワイズ法により | クラスター分析 | 1.977793 | 8 |
| AICをもとにしたステップワイズ法により | 有意な説明変数の選択をスムーズに行なうことが可能になりました | 1.977793 | 8 |
| 判別分析 | 回帰分析 | 1.977793 | 8 |