データ分析ができないなら、ビッグデータを集めない方がいい 「日本企業はビッグデータの活用に向けて何が足りないのか」（前編） | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
2014年5月号の特集は「アナリティクス」。ビッグデータの収集から分析へとステージは移っているが、いまだ積極活用ができている日本企業はまだ少ない。2013年2月号『ビッグデータ競争元年』で日本におけるビッグデータ活用の課題を指摘した、マッキンゼーのポール・マクナーニ氏に、日本のアナリティクスの状況について話を伺った。全2回。 右へならえのポイント・プログラムが収益構造を傷める ――最近のビッグデータを取り巻く環境について、どう思われますか。 小売業界の話になりますが、ビッグデータ分析をしたいと思った時にデータを集めますよね。その時、よくあるのがポイントカードの発行です。ポイント・プログラムには、ポイントを付与することで顧客が頻繁に買い物をしてくれたり、多く買ってくれたりするようになるという直接的な効果と、そうやって蓄積したデータを活用することで品ぞろえを見直したり、価格戦略を考えたりできる
アメリカ人音大生100人の「日本の音楽分析」が的確過ぎると話題！ 日本人より詳しい！|ガジェット通信 GetNews
今『Twitter』で話題となっている物を紹介それは「100人のアメリカ人音大生が分析した日本の音楽才能と人数の関係性」という面白いグラフ。これはオドネル・ケビンさんがツイートした画像。オドネル・ケビンさんは日本で作家を目指すアメリカ人で、電子書籍も発売しヒットしているようだ。 そんな彼がJ-POPこと日本の音楽を分析したグラフをツイートし話題となっている。しかしグラフ作成者は不明で日本人とも言われている。日本人がアメリカ人音大生100人に聞いたということなのだろうか。 そのグラフはX軸には人数の多さを、Y軸にはアーティストの才能を可視化している。只単に数字で可視化しているだけではなく、言葉で分かりやすくしているのがこのグラフの特徴である。 X軸の“人数”であれば、「一人 – バンド – グループ – 集団ヒステリー」と区分され、Y軸の“才能”では「家畜 – ダンサー – パフォーマー –
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