アドバンスト・アナリティクス株式会社では、IBM SPSS Modelerのご提供・導入支援・教育支援を行っております。
わかりやすいインターフェースと、高度なデータマイニング機能、多彩なデータ加工機能を多数搭載しているSPSS Modelerは、初めてデータマイニングを始める方にも使いやすく、お客様のデータマイニング業務を強力にサポートいたします。
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データマイニングとは？
データマイニングという言葉を初めて聞く方もいらっしゃるのではないでしょうか。ここでは、データマイニング について、簡単にご説明します。
膨大な量の情報＝“データの山”からビジネスに有効な未知の法則を素早く“発掘する”。それがデータマイニングです。
コンピューターが進化し、扱えるデータの数が増え、新しいアルゴリズム（計算手法）が登場したため、従来の統計解析のような母集団推定の考えや、仮説が前提のアプローチ（仮説検証）から、対象データ全権に対し、「半自動的に」仮説を抽出するアプローチ（仮説発見）が可能となりました。
データマイニング手法概要
例えば、キャンペーンの反応を個別にクロス集計すると・・・・
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一見すると上のクロス集計表「性別」×「反応の有無」「年代」×「反応の有無」にはなんら傾向はない。
| 男性 | 女性 | 合計 | |||
| 20代 | 30代 | 20代 | 30代 | ||
| 反応有 | 5人 | 20人 | 20人 | 5人 | 50人 |
| 反応無 | 20人 | 5人 | 5人 | 20人 | 50人 |
| 合計 | 25人 | 25人 | 25人 | 25人 | 100人 |
2つの集計表を組み合わせることで30代男性と20代女性に
反応が高いという傾向が発見できる。
ただし、集計だけでは問題が・・・・
- 実際には、「性別」「年代」以外にも、「購入履歴」「登録の有無」「居住地域」など、組み合わせたい変数が多数
⇒ 現実的には人間の目で確認できるクロス集計は3次元が限界 - 行動データのような大量データにはどう対応する？
⇒ クロス集計自体ができないようなデータは多数存在する - 傾向が発見できるだけでは、ビジネスの施策にまでは落としこめない
⇒ どんな製品が購入されるのか？という予測、未知のルールの発見こそ、必要
データマイニング手法を用いることによって・・
- 上のような有効な組み合わせやパターンの効率よい発見
- データをセグメントする技術手法による分類
- 得られたモデルから顧客行動や商品需要を予測する
これらのことが実現できます。
製品詳細
データマイニング目的と活用例
膨大なデータから、未知なるルール（仮説）を発見するデータマイニング。その方法は以下の3つになります。
パターン発見
蓄えられた膨大なデータから有益なパターンや組み合わせを発見
代表的な手法であるアソシエーションモデルなどを駆使し、基礎分析・関係分析の結果を踏まえて、将来的な発生パターンや、ルールを発見します。
「どの商品とどの商品が一緒に買われているか」に注目
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結論：缶詰野菜と冷凍食品を購入した人は、80％の確信度でビールを購入する |
無数の組み合わせの中からスピーディーに有意な組み合わせを発見する。 上記のような併買傾向（クロスセリング）を知ることができる。
予測
過去のデータから最適なモデルを算出させ、将来を推測する
例えば過去のデータから、将来どういう属性のお客様がどういう購行動をとるかを予測し、スコアリングします。
 どのくらいの売上があがるのか？という予測はもちろん、「どんな人が買うのか？」ということも知ることができる。 |
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分類
似たようなグループや傾向を素早く求める
年間の行動・購買データを基にしたグループ分けをすることができます。単純な属性データではなく、行動データによるグループ分けにより、優良顧客の発見、キャンペーン立案を行うことができます。
いかがでしたか？
IBM SPSS Modelerは、これらのデータマイニングを行うことができる、ワークベンチ（作業台）です。
アイコンを矢印でつなぐ、という操作で分析の流れ（ストリーム）を作成していき、完成したストリームの保存や共有が可能です。是非皆様のご研究・ビジネスにお役立てください。
※アドバンスト・アナリティクスではIBM SPSS Modelerのライセンス販売、テキスト販売、導入コンサルティングを行っています。
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