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AKB総選挙予測に学ぶビッグデータの扱い方

最近、流行語のように「ビッグデータ」や「統計学」などの言葉が叫ばれています。

富士通総研さんが面白いレポートを書いてます。

AKB総選挙予測にみるソーシャルメディアの有用性
数学的な難しい内容はおいといて、8個のデータを用いて、総選挙の順位を統計的に予想し、

ほぼ的中させています。

その8個のデータとは、次の通りです。
(1)速報時の得票数
(2)去年の得票数
(3)Google+の登録者数(Google+はFacebookの類似サービス)
(4)速報前15日間のAmebloへの候補者名の書き込み件数
(5)発表2日前までの15日間のAmebloへの候補者名の書き込み件数
(6)昨年の発表2日前までの15日間のAmebloへの候補者名の書き込み件数
(7)速報前15日間のTwitterへの候補者名のつぶやき件数
(8)発表2日前までの15日間のTwitterへの候補者名のつぶやき件数
富士通総研さんの記事には数式が書いてありますが、数式を理解する必要はありません。
このようなデータから、経営者が需要を予測することができるのです。

自社では無理だよという声が聞こえてきます。

実はビッグデータと呼ばれるものは、どの会社にもあります。
通販会社を例に取りましょう。

データとして性別・年齢・婚姻・住所・購入回数・購入商品・初購入年月日などがあれば1,000件もあれば十分です。

 

確かに正確な予測は無理でしょうが、簡単な予測ならできます。

30代独身、千葉県在住の女性が購入することが分かれば、そのターゲットにダイレクトメール(DM)を送れば良いのです。

今までは、女性全体にダイレクトメールを出していたのであれば、より効果的に広告や販売促進ができる仕組みです。

で、どうやるの?という疑問があると思います。

実はExcelで出来てしまうのです。

もちろんデータ解析するので、パソコンのパワーも必要ですし、特殊なソフトをインストールする必要もあります。

ソフトはマイクロソフトが提供してくれて、無料です。

どうです?自社でもできそうでしょ?

興味のある人は、「データマイニング」でググってみてくださいね。

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2013年7月27日 | コメントは受け付けていません。 |

カテゴリー:売上拡大

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