“ビッグデータ分析”は本当に必要か？

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回の寄稿では、リクルートにおけるビッグデータ活用の概要を紹介しました。 今回は、具体的な事例をお話しする前に、一度、視点をビッグデータそのものに戻して、“ビッグ”であることの意義や価値をビジネス的な視点や統計的な視点からレビューし直してみたいと思います。 ビッグデータの“ビッグ”とは、そのものずばり「データ量の膨大さ」を意味しますが、ここで一つ考えていただきたいことがあります。それは、何らかビジネスに役立つ知見を得るために、本当に膨大なデータの分析が必要なのか、ということです。 インターネットが消費者のライフスタイルへ浸透している昨今、企業側に日々ストックされるウェブアクセスログのような消費者の行動データを、ビジネスに生かせないかと思

[shields-pikes]

弊社でTwitterクチコミのネガポジ分析を行う時も、ランダムサンプリングで統計学上問題の無いサンプル数を抽出し、アナリストによる目視分類をしている。良くある自動判定は実用レベルに満たない。

[masayuki5160]

たしかにビッグデータを解析するのにコストがもろもろかかる場合にかぎってはサンプリング、という方法を選択するという選択肢もありかー

[yuu_kimy]

全部分析ではなく、適切な量を見極めてから分析をすることも大事！(全量とサンプリングの両方のコスト・効果のバランスを考えないとね)

[fan-tail]

タイトルが若干釣り気味だけど内容は良いと思う。サンプリングしたって結局はビックデータの分析じゃないすか。という。