データマイニングを細かく知ろう！「分析手法」について

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分析手法はいくつかある

データ分析に活用する手法にはいくつもの種類があり、分析手法は分析したいことの内容によって使い分ける必要があります。今後、フリーランスになることを検討しているなら、なるべく多くの手法について知っておくことはとても大切です。そこで、中でもよく使われる分析手法についてご紹介していきます。

マーケットバスケット分析

ショッピングサイトでの買い物履歴や、レジのPOSシステムなどの売上データを集計したものからデータマイニングを行って、よく買われる商品や同時に購入される商品の組み合わせ、季節や時間帯、顧客の属性などを調査する方法を「マーケットバスケット分析」と呼びます。マーケットバスケット分析をすることによって、ショッピングサイトであればよく買う商品をサイト上で表示したり、店頭であれば同時に売れる商品を近くに陳列したり、逆に店内をくまなく回ってもらえるよう売れ筋の商品を離して陳列したりすることによって、販売を促進することができます。

ABC分析とクラスター分析

別名で重点分析とも言われる「ABC分析」は、在庫管理でよく使われる分析手法です。在庫の中で、総売上に対して最も売れる商品群をAとして、重要度が下がるにつれてB、Cと順番にクラス分けすることによって、より効率的に在庫管理ができるようになります。場合によってはさらに細かくクラス分けをすることもあり、分類の比率についての明確な決まりは得に設けられていません。
「クラスター分析」は、全く異なる性質のものが混ざっている中から、似ている性質を持つものを集めて分類するデータマイニング手法です。クラスターは日本語で「集団」を意味していますが、バラバラだったものを集めて集団にすることによって、人気商品やサービスなどを明確にすることが可能です。そうすると、販売側が売りたいものと消費者が買いたいものの認識の違いなどを発見することなども可能になり、より効果的な販売促進についてのビジネスプランを立てやすくなります。

ロジスティック回帰分析

マーケティングの一環として、キャンペーンなどの販促活動などを行うことはよくありますが、そのようなキャンペーンに対する反応がいい人と、全く関心を示さない人がいます。反応率の高い顧客への宣伝に特化できれば、低コストで高い効果を得ることができます。そのような時に活用されるのが「ロジスティック回帰分析」という手法です。この手法では、YesかNo、1か0の考え方でデータを分類し、新たなマーケティングの可能性を見出します。この分析結果から、顧客の関心や必要に応じたキャンペーン案内などができるようになります。