ビッグデータ分析サービス/データマイニング

概要

データサイエンスという用語が生まれて久しいですが、近年のITの急速な進化やデバイスの多様化などにより、生活者に関わる膨大なデータ＝「ビッグデータ」を活用するという意味でデータサイエンスが再注目されています。 ビッグデータに新たな価値を見いだし、売上拡大や業務改善、新規ビジネスの創出など、どのように事業戦略に活用していくかが、ビッグデータ活用を成功するためのカギとなります。

サービスの概要

• 最先端の解析技術と豊富な経験と実績を活かし、目的に合った、効果的なビッグデータの活用をサポートします。
• 効果的なビッグデータ活用のためのご提案、データ分析、システム開発など、お客様のご要望に合わせたソリューションをご提供します。

適用事例

• ・ログ解析：日々生成される大量のログを分析し、 ログの傾向や通常と異なるデータの検知などが行えます。
• ・リコメンド：顧客に適した商品の提案が可能です。
• ・VOC分析・コメント分析：顧客の声を分析し、トレンドや 特徴的な情報を発見することができます。
• ・顧客分類：顧客情報を自動で分類することで、顧客に適した マーケティングやダイレクトメールを送付することができます。
• ・リアルタイム分析：短期間で取得したデータを分析し、 リアルタイムに近い形で次の行動を決定できます。
• ・画像分析：類似画像の分類等が行えます。

データマイニング（知識発見（Knowledge Discovery in Databases:KDD））とは

ビッグデータやデータベースなどのデータ集合から興味深く再利用可能な知識（情報）を抽出することです。機械学習や統計分析はその手段として利用されます。

KDDプロセス

下記のようなステップを何度も反復します。

知識発見の関連分野

それぞれが独立した研究分野であり、実際に利用する際には総合的な知識を持つのが良いとされています。

機械学習の手法

代表的なものは以下のような手法があります。

• ・決定木学習
• ・相関ルール学習
• ・サポートベクターマシン
• ・クラスタリング
• ・ベイズ系
• ・回帰分析

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