- 著者
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阿部 誠
- 出版者
- Japan Institute of Marketing Science
- 雑誌
- マーケティング・サイエンス (ISSN:21874220)
- 巻号頁・発行日
- vol.21, no.1, pp.1-5, 2013
ITの発達により大量のデータを容易に収集できるようになった。たとえば,バーコードのスキャン技術によって,商品の売り上げは,バラエティー,色,フレーバーなども区別した品番単位(これはSKU,stock keeping unitと呼ばれる)で,日別,店舗別に蓄積される。Eコマースでは,消費者の購買履歴が世帯別にレシート単位で自動的に記録されており,通常のデータベースでも何百万,何千万ものレコードが含まれている。しかし,これだけ大量になると,生データのままでは処理の収拾がつかない。そこで第 1 のステップは,まずデータをある程度,集計し,その上で記述統計(平均や分散)を分析したり因果関係をモデル分析したりすることであろう。たとえば個々の顧客の購買や各店舗での販売を集計して,「売上」という指標を作って,それを分析する。しかし,このような集計データの分析はいくつかの難しさを抱えている。本稿の目的はそれを研究者や実務家に知ってもらうことである。