Embed Size (px)
Citation preview
第５回 Zansa勉強会
データマイニング
2012年3月27日火曜日
名前 バックボーン伊藤 徹郎 経済・ファイナンスtwitter ID Age@tetsuroito 26歳
所属株式会社ALBERT データ分析部
データマイニングの理想と現実の間で悩み、２ヶ月前に金融系の会社から転職しました。データアナリスト見習いです。
2012年3月27日火曜日
株式会社ALBERTについて私たちは「分析力をコアとする情報最適化企業」です！
ALBERTの事業領域
CRMソリューションの開発・提供
レコメンドエンジンの開発・提供
行動ターゲティング広告システムの開発・提供
2012年3月27日火曜日
アジェンダ
１、なぜデータ分析が必要なのか？
２、データマイニングの理想と現実
３、分析事例紹介
2012年3月27日火曜日
なぜデータ分析が必要なのか？
2012年3月27日火曜日
なぜデータ分析が必要なのか？
A社 B社
平均年齢 30.8歳平均年収 807万円
平均年齢 31.8歳平均年収 620万円
Q.どちらの会社で働きたい？
2012年3月27日火曜日
こういう分布があったらどうでしょう？
なぜデータ分析が必要なのか？
2012年3月27日火曜日
平均に騙されてはいけない
2012年3月27日火曜日
基本統計量をしっかり確認しましょう
平均
分散
中央値
最頻値
標準偏差
尖度
歪度
範囲
最大
最小
分析対象の標本数の確認散布図やヒストグラムの確認も重要！
2012年3月27日火曜日
なぜデータ分析が必要なのか？
きちんとしたビジネス上の意思決定を行うために、データの分析が必要です。
2012年3月27日火曜日
データ分析の心構え
１、分析する対象についての理解
２、分析手法についての理解
３、分析結果に対する的確な判断
2012年3月27日火曜日
分析力の高い組織とは
出典：http://www.albert2005.co.jp/blog/archives/201203/05_140501.html
2012年3月27日火曜日
データマイニング理想と現実
2012年3月27日火曜日
データマイニングの理想
購買データを用いてバスケット分析を用いたら
おむつとビールの併売傾向がわかった！
売り場を併設して、売上UP！2012年3月27日火曜日
データマイニングの現実
購買データを用いてバスケット分析を用いたら
おむつとビールの併売傾向がわかった！
売り場を併設して、売上UP！
そんなに簡単にパターン発見などできません！
2012年3月27日火曜日
データマイニングあるあるケース１コンビニの売上データを分析
思考錯誤の結果天気データを用いて重回帰分析を行ったところ
雨の日に傘が売れていると判明した！
普通に考えて当たり前ですね。
2012年3月27日火曜日
データマイニングあるあるケース２家電量販店の売上データと顧客データを分析
ABC分析で顧客を分類し、アソシエーション分析を行った結果、１０代、２０代→非優良顧客３０代以上→優良顧客となることがわかった！
なんとなく予想つきますよね。2012年3月27日火曜日
データマイニングの現実
データマイニングは試行錯誤の連続です。
2012年3月27日火曜日
実務で重要なデータクレンジング
そのまま統計解析できるデータは皆無
データの前処理の有無が結果に大きく左右
2012年3月27日火曜日
データクレンジングの５ステップ
１、データ形式を統一する
２、欠損値を補う（補完する）
３、データの値を揃える（正規化）
４、異常値を処理する
５、特徴選択（変数の数を決定する）
2012年3月27日火曜日
分析事例紹介
2012年3月27日火曜日
顧客の分類手法 顧客のセグメント
顧客を10グループに等分（売上額の順位など）
顧客を３つの指標ごとに数グループに分ける
類似した顧客を数グループに分ける
顧客ごとの売上合計R:最新購入日
F:購入頻度M:購入合計額
各クラスタリング手法によって様々
現状の把握が大まかにわかる 小売業では効果的な手法自由度が高い反面分類の意味づけなどを行う必要がある
デシル分析 RFM分析 クラスター分析
難易度低 高2012年3月27日火曜日
K-means法
1.各点にランダムにクラスタを割り当てる2.クラスタの重心を計算する。3.点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する4.変化がなければ終了。変化がある限りは 2に戻る。
2012年3月27日火曜日
クラスタリング事例
出典：http://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahout-canopy-clustering-tokyowebmining-9
2012年3月27日火曜日
クラスタリング事例
出典：http://www.slideshare.net/hamadakoichi/mahout-canopy-clustering-tokyowebmining-9
2012年3月27日火曜日
分析事例紹介（会場のみ）
2012年3月27日火曜日
