ユースカジノ 最低出金額を蓄積する基盤が整備され、大量のユースカジノ 最低出金額を高速に処理する技術が進歩したことにより、多くの企業に蓄積された情報(ユースカジノ 最低出金額)の有効活用について関心が高まっています。
最近のビッグユースカジノ 最低出金額活用事例を見ると、昔からあった技術であるユースカジノ 最低出金額マイニングが以前より身近に利用されていることが分かります。ユースカジノ 最低出金額マイニングが、今また注目を集めている理由について記載します。
ユースカジノ 最低出金額マイニングは、分析するユースカジノ 最低出金額の種類によって大きく2つに分けることができます。1つは、販売ユースカジノ 最低出金額の数量、金額などRDBに格納することができる構造化ユースカジノ 最低出金額を扱うユースカジノ 最低出金額マイニング。もう1つは、営業日報、電子メール、コールセンターの記録などといった固定の形式を持たない非構造化ユースカジノ 最低出金額を扱うテキストマイニングです。
分析の内容が異なるため、今回はユースカジノ 最低出金額マイニングについて紹介します。
ビジネスの様々な場面で利用されるユースカジノ 最低出金額マイニング
昔からよく使われる例では、「ビールと紙おむつ」が有名です。米国のスーパーマーケットの販売ユースカジノ 最低出金額を分析したところ、紙おむつを買うお客様はビールを買う確率が高いということが分かりました。この2つの売場を近くにしたところ売り上げが伸びたという話です。
この話の真偽は定かではありませんが、多くの企業では、過去のユースカジノ 最低出金額に基づいて予測を行っています。この予測の根拠は、過去のユースカジノ 最低出金額は安定的な因果関係を表していて、分析を通じて明らかにすることができるというものです。これらの因果関係は、将来の売上などを予測するために利用することができます。
身近にある例では、あるECサイトでは商品を購入すると、自動でお薦め商品を切り替えます。この商品を買った人は、次にこの商品に興味を示す確率が高いと予測して表示させているのです。このようにマーケティング分野では、顧客の特性に合わせてセグメントに細分化(セグメンテーション)し、更に顧客一人ひとりに合わせたきめ細かいターゲティングが可能になりました。
マーケティング分野での利用が先行していますが、それ以外の分野でもユースカジノ 最低出金額マイニングは利用され始めています。例えば、コピー機などのマシンログとして蓄積されたユースカジノ 最低出金額に適用すると、使用状況、メンテナンス情報から、故障を予測することができます。
ユースカジノ 最低出金額マイニングを利用するメリット
ユースカジノ 最低出金額の基盤が整備されると、分析に利用するユースカジノ 最低出金額も、社内ユースカジノ 最低出金額と社外ユースカジノ 最低出金額、構造化ユースカジノ 最低出金額と非構造化ユースカジノ 最低出金額、それらを統合したユースカジノ 最低出金額と種類を増やすことができます。例えば、社内ユースカジノ 最低出金額だけを考えても、販売日時という項目は、月別、週別、曜日別、日別、時間別などユースカジノ 最低出金額の粒度は細かく把握することができます。
一方でユースカジノ 最低出金額項目が何千ともなると、何をどの切り口(分析軸)で分析するのかを、人が決めることは非常に難しくなります。また、全パターンを分析すると、今度は重要な要因を見つけ出すことが難しくなります。
そこで、重要な要因を自動で抽出する機能を持つユースカジノ 最低出金額マイニングが利用されます。人が設定しなくてはならないのは、「何に対して重要な要因」の「何に」あたる部分のみとなります。
下図は、機器の故障を分析するケースを表しています。図の上段は、人が設定した分析軸の中から要因を探す場合です。恣意的になりがちですし、機械的に選べたとしてもどの項目がどのくらい重要かは分かりません。図の下段は、ユースカジノ 最低出金額マイニングを利用した場合です。故障に対して重要な要因は、自動で選択される上、どのくらい重要か分かります。下の例では「稼働年月」、「メンテ箇所」、「故障間隔」、「印刷枚数」の順に重要となります(モデリング)。更に、このモデルを使うと予測値として機器1台1台の故障する確率(予測確率)を計算することができます(スコアリング)。
ユースカジノ 最低出金額マイニングが注目されている大きな理由は、社内外のユースカジノ 最低出金額が整備され、様々な分野でこの予測をすることができるようになった点にあると考えます。
CTCのビッグユースカジノ 最低出金額活用を支援するサービス
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ユースカジノ 最低出金額分析の効果をご確認いただいたお客様には、継続的にユースカジノ 最低出金額分析のサービスを提供させていただくのはもちろんのこと、お客様業務への定着化に向けた各種支援、各種ツールの導入支援など様々なサービスを提供しています。
次回はテキストマイニングについてご紹介します。
著者紹介
流通システム事業グループ
流通システム第3本部
流通クラウドサービス営業部
内田 康晴