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March 30, 2016

Big Data分析に挑む、ID付POS分析との関係?

データマイニング:37

1.集計:6
・集計 相関 Feature Selection RFM分析 ビジュアル集計 群間比較

2.分類:14
・Decision Tree 多目的決定木 K-NN分析 Neural Network Radial Basis Function Netw Support Vector Machine 隠れセミマルコフモデル 予測 ルールベース予測 モデル統合 ブースティング バギング Naive Bayes 交差検証

3.クラスター:9
・BIRCH K-Means法 OPTICS 自己組織化マップ One-Class SVM 階層型クラスタリング Cluster Validation 二項ソフトクラスタリング ネットワーク階層化

4.相関:5
・アソシエーション分析 インタラクティブルール分析 関連性ダイアグラム分析 時系列アソシエーション分析 クラスアソシエーション

5.多変量:3
・対応分析 主成分分析 Kernel主成分分析

NTTデータ数理システム:
・http://www.msi.co.jp/
・Visual Mining Studio:
・顧客データや販売などのマーケティングデータ、品質や工程 管理データ。Webログデータ。データは様々な業務で日々、大 量に生まれています。コストをかけて取得したデータの分析、 得られた情報の活用はできていますか?分析のエキスパート でなくても、シンプルな操作で先進のデータマイニング分析 が可能なツールがVisual Mining Studioです。データから 価値ある情報を得、次の戦略に生かす。データマイニングによ る一歩進んだ意思決定、問題解決を目指しませんか?

PI研のコメント:
・POS分析に取り組んでいる時は、さほどBigではなかったため、Excelで分析は十分でした。ところが、ここ最近はもっぱらID付POS分析に取り組むようになり、さすがにExcelだけでは歯がたたず、様々な分析ツール、いわゆるBI(Business Intelligence)に挑戦しています。現在、タブローを主に活用していますが、先々週ぐらいから、Visual Mining Studioにトライしはじめました。このソフトはデータマイニング時代からの流れを組むものですので、Big Data時代、特に、ID付POS分析の観点から見ると、やや課題が残りますが、最新のソフトクラスタリングのPLSAや同時に加え、時系列相関などの考え方も取り入れ始めており、時代にキャッチアップしつつあるといえ、頑張っています。しかも、すべて独自開発の国産、日の丸ソフトですので、応援したくなります。現在、37種類、5つのカテゴリーの分析ができますので、これをひとつひとつ試しているところです。今後のID付POS分析に必須な分析は、二項ソフトクラスタリング、いわゆるPLSAと時系列アソシエーション分析ですが、残念ながら、この視点で本来、このすべての分析、集計、分類、クラスター、相関、多変量を見直し、体系化すべきですが、これまでのマイニングの歴史、たとえば、ハードクラスターや同時、すなわち、時間軸を考慮しない分析体系が妨げとなり、時代にマッチしていない部分もあります。ただ、これらの歴史も含め、温故知新で体系化しなおせば、十分実践活用の可能性も高いといえますので、期待感がいっぱいのシステムともいえます。とりあえず、すべての分析をまずはトライし、今後、Big Data、特に、ID付POS分析にどう実践活用してゆけるのかを検討してみたいと思います。

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March 30, 2016 |

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