データ解析手法について(入門レベル)

こんにちは！HALです。

AmazonKinesisやRedShiftなどビッグデータ関連の製品の話になる時、結構な頻度で☓☓分析といったような話題がでてきませんか？
今回は入門編ということで、ホントに初歩の初歩の分析手法の一部を紹介していきたいと思います。

■バスケット分析

バスケット分析って聞いたことありませんか？カゴ(バスケット)の中身にどの商品とどの商品がはいってるか？です。
「この商品を買った人はこんな商品も買ってます」というやつです。
有名な話として、おむつを買う人は、ビールを買う確率が高いという話もあります。

売上の高い順に商品を並べて、ABCの3つのランクで棒グラフと売上高累積構成比を表わす折れ線グラフで表示します。
目的は売れ筋商品や死に筋商品を把握することで、死に筋商品については、取り扱いをやめたり、在庫を持たないようにするなどの対応を行う必要があります。

グループ分けのことをいいます。
しかし、単純に男女や年代でのグループ分けはクラスタ分析とはいわず、分析対象のデータの中でどれぐらい類似しているか、などの指標を用いて分類するものです。
クラスタ分析は、ビッグデータのマーケティング分析において、代表的な分析手法といわれております。

これは顧客が対象ですが、Recency （直近いつ）やFrequency （頻度）、Monetary （購入金額）の指標を用いて、顧客のグループ分けを行い、各グループに適したマーケティング活動を行う手法です。

いかがでしたでしょうか？
今回はほんとに初歩的なものになっておりますので、次回はもっと難易度が高いものにしていきたいと思います。

次回もお楽しみに！！

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