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1月
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あけましておめでとうございます。
こうして平成最後の年明けを無事に迎えられますことを、大変うれしく感じております。
今年も粘り強く進んで参りますので、なにとぞよろしくお願いいたします。


さて、こんな話を聞いたことはあるでしょうか。

  • アメリカのスーパーマーケットでは、ビールと紙おむつを一緒に買っていくお客様が多い
  • 風が吹けば桶屋が儲かる
  • ブラジルでの蝶の羽ばたきは、テキサスでトルネードを引き起こすか

 

 

1は商品の併売効果の分析、2はことわざ、3は学術講演に由来するエピソードですが、それぞれ「『ビール』と『紙おむつ』」、「『風』と『桶屋』」、「『蝶の羽ばたき』と『トルネード』」という、一見無関係に見える2つの事柄の意外な関係性について言及したものです。

1の例では、「幼い子供のいる家庭では、母親が父親に対して紙おむつの購入を頼み、父親はそれを買うついでにビールを購入する(ことが多い)」という消費者の行動が裏にあります。

※2と3に関しては、思考実験的な例なので、実際にこれら2つの事柄に関係があるというものではありません。また1に関しても、「スーパーマーケット」が「ドラッグストア」になったり、「木曜」「週末」のような曜日指定がついて伝わるなど、半ば都市伝説と化している感があります。

「ビールと紙おむつがよくいっしょに売れる!」というようなことは、なかなか思いつくことではありませんので、この関係性を見つけた人は、きっと大量の売上伝票データを何らかの手法で分析して、これに気づいたのでしょう。

データマイニングとは、蓄積したデータを統計学的手法で分析することで、2つ以上の事柄の間にある隠れた関係性を見つけ出す手法のことです。

IBM SPSS Modelerという製品は、このデータマイニングに加えて、データマイニング処理によって見つけ出した関係性を元に、行動結果の予測モデルを構築し、企業活動の意思決定のための知見を得ることができるソフトウェアです。

先ほどの例でいえば、「ビールと紙おむつが一緒に売れる」という予測モデルをもとに各店舗の売上を予測し、「この店舗だけ予測よりも紙おむつの売上が少ない」⇒「売り場の動線に問題がある」⇒「売り場の場所替えを行う」など、分析結果によって得られた知見を、次に取るべきアクションの決定に役立てるといった使い方ができます。

大切な資産であるデータを活用して、次に打つべき手を決められればとても良いと思います。

IBM SPSS Modelerに関しましても、ご興味ありましたら是非ご相談ください。


 

ジョン=タイター