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  • AIやデータ分析の決め手となる分類項目-不適切な分類が判断を誤らせてしまう-
  • 2021.08.13
  • AIやデータ分析の決め手となる分類項目-不適切な分類が判断を誤らせてしまう-

■ますます重要になるデータ分析
 業務改善でも営業強化、商品開発でもデータ分析が大きな武器となります。業務システムやインターネットによって社内外からデータを集めることが容易である現代においては、いかに有用なデータを抽出し、効果的に集計、分類、加工するといったデータサイエンス力の強化がますます重要になってきています。

■データ分析の基本は似たもの、違うものを見つけること
 高度な知識、専門的な技術が必要と思われるデータ分析ですが、その基本は極めて単純です。
 データ分析する上で重要となるのは、似たもの、違うものを見つけることです。同じように増えたり減ったりするデータ同士は相関関係にあり、動きが違うデータ同士は独立関係にあると言います。相関関係にある商品を見つけることができれば、顧客にクロスセルを提案することが考えられますし、独立関係にある顧客タイプを見つけることができれば、違う商品提案や接客パターンを行うべきことがわかります。

■データ分析の出来は分類項目の質に依存する
 データ分析は競争優位を生み出すことができる非常に強力な武器になるものですが、その有効性はデータの品質、特に分類項目の質に大きく依存します。それどころか、誤った相関関係や独立関係を示してしまうことによって、経営判断を間違わせてしまうことになりかねません。

■「その他」の分類項目に潜む重要な変化
 特に古くから見直されたことがない分類項目には注意が必要です。たとえば、「その他」という分類項目はあまり重要でないものに対して適用するために設けられるものですが、その中をみてみると、特定の商品や顧客が大多数を占めていて、固有の分類項目を与えるべき状況になっていたりすることがあります。色やサイズ、形状、用途、業種、地域、規模など商品マスタや顧客マスタには非常に多くの分類項目が用意されています。たとえばアパレル業界では同じ白色でも様々な白色をコード化しています。そしてそれらは時代とともに変化してきたものなのです。今ある分類項目の有効性について点検してみる必要はないでしょうか。

■ランキング分析から有効な分類項目を見つけ出す
 筆者が行うデータ分析セミナーでは、高度な統計解析を行う前に単純なランキング分析を行ってもらっています。既存の集計表から一度離れて、明細データを大きいもの順に並べ替えてみることで、今まで気づかなかった傾向に驚かれる人が少なくありません。加工済みの集計表では多くの情報が失われています。ぜひ一度、単純なランキング分析をやってみてください。