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「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて
大間マグロ初競り3億円のニュースから
大間の278キロのマグロが過去最高値３億3360万円で
豊洲市場で初の初競りのニュースが流れましたね！
とても夢があるマグロです。しかし、ニュースでは漁師さんの取り分が
ピックアップされていました！
競り価格のうち、
荷受け会社：５.5％
大間漁協：4.0％
青森漁連など：1.5%
よって、11%が手数料なので89%相当が漁師さんになります。
しかし、所得税が最高税率の45%かかり
来年は10％の住民税がかかるため
最終的には約5割の手取りとのことです
藤枝さんはマグロ１匹で
約１億5000〜6000万円を手にした計算となるそうですよ！笑
本題
ビッグデータを定義する4つの条件
ビッグデータの活用が民間企業やベンチャー企業にも使用したいと騒がれるようになりました。また、官では、解決できていない社会問題のため民では、ビジネス効率化のためにビッグデータを求めています。
さらに、膨大なデータが簡単に蓄積される時代になりました。そして、この巨大で多種類のデータ群をビッグデータと呼びます。
ビッグデータはただ単に膨大なデータ群を総称して言うのではなく、該当するためには条件があります。
それが4Vです。
4Vとはvalue（価値）、
volume・velocityの意味を整理
volume（データ量）、velocity（データ速度）、variety（データ多様性）の頭文字をとったものです。
・value（価値）
・volume(データ量)
・velocity（データ速度）
・variety(データ多様性)
の４Vと言われています。
データ分析の最終目的とは何か
また、ビッグデータの分析には、クラスター分析、ロジスティック回帰分析アソシエーション分析が有名です。
横文字の割には、ほぼすべての分野で活用が期待できる既存のデータ分析では見つけられなかった法則がビッグデータ分析によって発見することも可能です。
Web3.0時代になります。そして、SNS等で情報発信が増えたことで膨大なデータがクラウド上に蓄積されるようになりました。
実は、情報は文字だけでなく、画像、動画、行動GPSなどあらゆる情報があります。
value（価値）
データ分析の最終目的は、研究ではありません。なお、ビジネス上の価値につながらなくて意味がありません。
加えて、単なるツールの導入や新たなサービス利用だけでなく、戦略的施策に基づいて、再構成する必要があります。
volume（データ量）
どんなデータでも良いわけではなく、分析に関係するデータでなければいけません。
ちなみに、無意味なデータを分析対象に入れると結果の相関関係がおかしくなるため、適切なデータを膨大に集める必要があります。
velocity（データ速度）
データは生きている（リアルタイム）ものが対象になります。また、時代にそぐわない昔のデータを分析対象外です。
構造化データと非構造化データの違い
varierty（データ多様性）
一般的に取得できるデータは構造化データと非構造化データという2種類のタイプがあります。
さらに、リレーショナルデータベースに登録できる数値や文字列などのデータを構造化データと呼んでいます。
また、できない音声や動画などのデータを非構造化データと呼びます。そして、ビッグデータは活用してこそ価値があります。
データマイニングとは何か
ビッグデータをただ保存しているだけでは宝の持ち腐れで、分析して現場で活かせるカタチに変換することで意味があります。
なお、データを分析して、新しい法則を見つける技術をデータマイニングと言います。
データマイニングには様々な手法が用いられます。しかし、ここでは代表的な分析方法をお伝えします。
クラスター分析とロジスティック回帰分析
加えて、代表的な分析手法には、クラスター分析があります。ちなみに、クラスターとは集団を意味します。また、様々な特徴を持ったデータの中から似たデータを集めてクラスターを作ります。
さらに、このクラスターに属するデータはほぼ同様のデータであると仮定できます。
２つ目は、ロジスティック回帰分析があります。YESまたはNOのデータにむいている分析手法です。
例えば、以前の販促チラシを見て来店した見込み客をYES。来店しなかったユーザーをＮＯ。
とした場合に無作為に販促チラシを送るよりもYESのユーザーにだけ送った方が効率的なマーケティングができます。
このようにYESまたはNOで回答できるデータにはロジスティック回帰分析が向いています。
アソシエーション分析とおむつビール事例
そして、マーケッターやデータサイエンティストが最も重要視している分析手法は、アソシエーション分析です。
そして、小売業ではとても有名なネタをご紹介します。なお、アソシエーション分析は、商品の関連性を導き出すことでマーケティングに活かす手法です。
書籍のネタになった事例でもあります。しかし、無関係の個体通しが相関ありというパターンです。
加えて、それが、おむつとビールです。ちなみに、あるスーパーマーケットではおむつを買う人はビールを一緒に購入している割合が非常に高かったため、おむつ売り場の横にビールを置くようにしたら売上が増加したという話です。
このようにデータマイニングを用いてビッグデータを分析すれば、今までのデータでは見えてこなかった新しい気づきが見つかるかもしれません。
小さな会社でもすでにビッグデータ活用の動きが始まっていて、成功事例も出始めています。
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