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Webなどを通じて、顧客や利用者の意見を集めることが簡単にできるようになってきた。しかし、非定型の自由回答データは非常に有意義な意見を得ることができる反面、分析するのに手間が掛かる。手軽に定量分析する方法はないだろうか? Webや電子メール、ケータイの普及で、幅広くさまざまな意見を募ることが安上がりにできるようになってきました。最近ではブログやSNSなどのCGMと呼ばれる口コミ系メディアも花盛りです。 Webアンケートも広く行われていますが、アンケートの回答は「出題側の仮説に影響される」という制約があり、“意外な発見”にはなかなか結び付きません。 一方、メールなどで寄せられる自由回答や意見・要望はそうした制約もなく、何かビジネスのヒントがありそうですが定量的な分析ができないという弱みがあります。せいぜい分析者が文章を読んで主観的に解釈するぐらいにしか活用していないのではないでしょうか? あ
シリコンバレーの日本人ベンチャーとして注目度の高いトレジャーデータのCTOである太田一樹氏とのインタビューが実現した。CEO芳川裕誠氏の家のベランダと熱海の温泉で始まった会社の起業物語やサービスのポイントなどを聞いた1時間のインタビューをほぼ加工なしで掲載する。 Hadoopのポテンシャルを感じ始めたときに声をかけてもらった TECH.ASCII.jp 大谷(以下、TECH 大谷):太田さんというと、Hadoopの人というイメージがありますが、そもそものバックグラウンドを教えてください。 トレジャーデータ 太田氏(以下、TD 太田):はい。もともと私のバックグラウンドはHPC(High Performance Computing)のエリアで、19歳くらいからあまり学校にも行かず(笑)、プリファードインフラストラクチャという会社のCTOをやらせていただきました。あと、米オレゴンの国立研究所で
一個前のエントリーで、こういう反響があったので軽く触れておきたい。 [引用]inamenai 元記事は物流とか在庫とかの話がしたいわけじゃないと思うんだがなんでわざわざそういう回収の仕方をするんだろう。 ビッグデータもバズワードになったんだなあ http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/05/post-0776.html [元記事]靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 http://d.hatena.ne.jp/AntiBayesian/20130423 別に元記事すべてを否定するつもりはないことは、先のエントリーでも書いた。 ビッグデータであれデータマイニングであれ、もちろんマーケティングの面で「より多く売る」アプローチをとりがちな情シス部門やコンサルタントが多いのも事実。ただ、元記事が何度も書いていたように「意外性」や「需要」「顧客満足」といった
やぁ。4月も終わりだというのに、いやに寒い日が続いてるね、元気かい? 面白い話がtwitterに流れていたので紹介したい。 日経コンピュータの話。ビックデータ神話に乗り、多額の費用で解析した靴屋の話、解析結果、冬にブーツが売れ、夏にサンダルが売れるw。 https://twitter.com/yawachi/status/326460494154194944 これを見て君はどう思う? twitterでは皆がこのニュースに対して嘲笑を投げかけていた。 そりゃそうだろう、大金を掛けて誰でもわかることしか出てこないなんて、笑われて当然さ。 データマイニングってのは、やっぱり、もっとこう、あの有名な「おむつとビール」ような意外性のあるものじゃないとね。 そう、データマイニングに必要なのは意外性だ! あの靴屋は全く馬鹿なことをしたもんだ、ゲラゲラ! OK、笑いが取れたようなので、もう一つ同じような話
なぜコンビニは人気のない「エッグタルト」を売り続けるのか:仕事をしたら“お客の顔”が見えてきた(2)(1/5 ページ) 仕事をしたら“お客の顔”が見えてきた 「ビッグデータ」――。この言葉を一度は聞いたことがある人も多いだろう。膨大なデータを記録・解析して、ビジネスなどに活用するというものだ。最近では経済誌などでも「ビッグデータ」というキーワードが取り上げられつつあるが、分析できる人材が少ないこともあって、まだ成功事例は少ない。 語れる人が少なく、語れる内容もあまりない。取材する側にとっては手足が出せない状況だったが、ある人からこんな情報をいただいた。「発売初日の数字を見ただけで、その商品がヒットするかどうかが分かるんだって」と。そんなバカな……と思ったが、よく聞いてみると、データを分析して新商品を開発したり、売上増に貢献したりしているそうだ。 その企業名は「ローソン」。同社が扱う「Pon
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