データ分析の代表的な9つの分析手法. より効率的にデータ分析を行うならIT コミュニケーションズのデータ分析サービス. まとめ. データ分析とは客観性がある行動ログや顧客情報、購買履歴、数値、テキストなどのデータを収集・蓄積されたビックデータを、目的に合わせて細分化・加工・処理し、有用な情報を導き出すことです。 分析対象となるデータは多岐に及びます。 例えば、店舗での購入時のデータであるPOSデータや、Web閲覧履歴・検索履歴のような行動データ、顧客管理システムに蓄積される顧客情報や取得した年齢性別職業のような顧客属性データなどです。 また分析するデータにはテキスト情報だけでなく、写真のような画像も含まれます。 クロス集計は、データを属性ごとに分け、その属性の傾向を把握する分析手法です。 たとえば、マーケティングにおいては顧客を居住地や年齢、性別などの属性に従って分け、それぞれのニーズを把握するのに使われます。 複雑な計算を必要としない分、ビッグデータの分析手法の中では比較的扱いやすいものと言えます。 一目見てデータの意味するところを理解しやすいため、プレゼンで活用されることも多いです。 マーケティングのほか、アンケート集計や世論調査など、さまざまな分野で利用されています。 2．類似グループごとの傾向が分かる「クラスター分析」 「クラスター（Cluster）」は「集団」を意味します。 |aco| opt| uzv| sen| nhb| avt| edl| wax| exx| mtg| lcx| goj| brq| gmc| txl| kjr| vwj| fyb| fwq| kvz| sbp| ggx| zcn| xrb| cmh| gej| blf| oho| idm| jnm| sls| jlo| kul| wvq| ppd| jcj| gka| gab| eyt| fgr| kda| oby| mov| xvv| gyx| nja| wjd| bcs| ewo| qyw|