分析の前に決めるべき3つのこと：日経ビジネスオンラインコンピュータが急速に進化したおかげで、データを解析するための手間や演算時間はほとんど問題にはならなくなった。 適切なツールを使えば、100個の項目がある顧客10万人分のデータから「来店頻度が高いのはどのような顧客か？」を調べることだって一瞬でできてしまう。 ただし、闇雲に総当たりで見ていけばいいというものでもない。そういうやり方では、本当に知りたいことがわかるとは限らないのだ。 関連がある＝価値がある？ 1990年代にはデータマイニングという言葉が流行し、「人間が仮説を考えるのではない。コンピュータが自動的にすべてを発見してくれる」という考え方が主張された。まさに、項目を総当たりで調べるという方法論である。データマイニングは、人間の直感に反するさまざまな関連性を明らかにする。例えば、スーパーマーケットで「週末には、オムツの購買率とビールの購買率の関連性が高い」ことがわかるかもしれない。 で
