データマイニングを補う10種類の分析 - ダミー

すべてのデータマイニング技術の専門家である必要はありませんが、他のツールやアプローチは、新しい課題にあなたを十分に対応させることができます。このリストは、あなたに10のそのようなアプローチを紹介します。

ビジネス分析

ビジネス分析はビジネスシステムとプロセスの改善を目的とした研究です。ビジネス分析は、組織をより効率的に運営し、法律やその他の良い基準を遵守し、コストのかかる誤解を避けるのに役立ちます。ビジネスアナリストは、ステークホルダーのニーズを特定し、ビジネス上の問題に対する代替ソリューションの実現可能性を評価することによって、組織の変化を促進します。多くは情報技術と組織構造の専門家です。

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データマイナーとして、組織がデータマイニングの探索を決定すると、ビジネスアナリストとの最初の出会いが起こる可能性があります。ビジネスアナリストは、組織内でのデータマイニングの適用方法、データマイニングと情報技術機能の統合方法、データマイニングが日常業務に干渉しないようにする方法を明確にすることができます。

コンジョイント分析

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買い物客は、利用可能な製品の限界と買い物の予算で特定の機能の好みをバランスさせて、選択を行います。そのプロセスの反対側について考えてみてください。プロダクトマネージャーまたはマーケティング担当者で、顧客を引き付けるためには、最も魅力的であると思われる機能や市場の価格に関する情報が必要です。

これは、消費者の嗜好に関する情報を取得する技術であるコンジョイント分析の役割です。コンジョイント分析では、さまざまな理論的な製品オプションを評価するよう求められた個人からデータが収集されます。これらの調査は、単純なもの（回答者に各オプションを評価またはランク付けするだけのものなど）から複雑なもの（インタビューの進行とともにオプションを変更する特別な適応ソフトウェアを使用する調査など）に変わる可能性があります。

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実験の設計

データマイナーであれば、データに関しては得られるものを取ることができます。あなたのデータは、通常のビジネスの過程で、または別の既存のチャネルを通じて収集されるかもしれませんが、それは必ずしも十分ではありません。場合によっては、特定の種類のデータ、または特定の条件を満たすデータが必要な場合があります。実験が行われます。

ほとんどのデータ・マイナーのように、実験の設計や厳密な統計分析の方法について訓練を受けていない結果、これは統計学者を連れて来る時間です。設計が貧弱な場合は、たとえばエラーを導入したり、結果の意味を大幅に変えたりして、実験があなたの理論についての結果を何も言わないように、簡単に実験を沈めることができます。

マーケティングミックスモデリング

テレビ、ラジオ、プリント、オンラインなど、多くの広告オプションが用意されているため、ニーズに合ったメディアの組み合わせを見つけることは必ずしも容易ではありません。これを念頭に置いて、マーケティング担当者は、マーケティングミックスモデリングを使用して、何が効果的で、支出を配分するのかを理解します。

マーケティングミックスモデリングは、セールスおよびマーケティングデータに関する統計分析を使用して、さまざまなマーケティング手法を評価し、企業の広告選択を最適化します。

運営調査

12の倉庫に3,000品目、800品目で14の州の顧客に、自社のトラックと22の補充送達サービスのいずれかを木曜日までに使用することを検討します。あなたは、時間のかかるところで、どこに行く必要があるすべてを得るための最も費用対効果の高い方法を見つけなければなりません。このような複雑な問題のために、あなたの最善のアプローチはオペレーションリサーチを行うことです。

オペレーションズリサーチでは、数学的最適化、シミュレーション、およびその他の方法を利用して、利用可能なリソースから最大の価値を得る方法を特定します。交通機関や軍隊など、複雑なロジスティック問題を抱える業界で広く使用されています。プロセスの大半はデータがなく、完全に理論に基づいているため、データマイニングとはまったく異なります。

信頼性分析

信頼性分析と呼ばれる2つの全く異なるアナリティクスカテゴリが存在します。エンジニアリング：エンジニアリングでは、信頼性解析は名前が示す通りです。製品とその部品を一貫して期待通りに実行するという研究です。確率論的リスク分析、有限要素解析、シミュレーションなどの数学的モデリング手法を用いて、さまざまな条件でシステムがどのように機能するかを予測します。精神測定：

精神測定において、信頼性分析とは、測定の一貫性を指す。測定結果が時間の経過とともに同じ結果を出す場合、測定は信頼できると言われています（999）。このタイプの信頼性解析は、標準化されたテストの開発と評価に最もよく使用されます。統計的プロセスコントロール
品質を向上させるための第一歩は、プロセスを予測可能かつ一貫性のあるものにすることです。新しいものを作ることを学ぶのと少し似ています。まず、レシピを正しく作成する方法を学び、小さな変更を加えて改善できるかどうかを確認します。統計的プロセスコントロールは、その目的のために開発された統計的尺度と管理図と呼ばれる特別なグラフを使用してそのアプローチを正式化する。

それは製造業の長年の定番であり、医療に広く普及しつつあります。多くのサービス業界のアプリケーションにも当てはまりますが、頻繁に使用されることはありません。

ソーシャルネットワーク分析

多くの人々は、Facebook、Pinterest、および他の同様の機関をソーシャルネットワークと呼んでいますが、実際にはこれらはプラットフォーム、つまりコミュニケーション人々の相互作用を促進するためのツール。ソーシャルネットワークは人々です！あなた、あなたの親友、そしてすべてのあなたの古い学校の仲間は、ソーシャルネットワーク、交流、知人、または他の手段でつながった人々のグループを形成します。

ソーシャルネットワーク分析（999）は、相互に関係する人々の行動を理解することを目的とした数学の枝である。

構造方程式モデリング人間の行動は、直接測定することができないものも含め、多くの要素を含む複雑で複雑です。店舗に対する消費者の満足度を確立するプロセスを検討してください。消費者が店舗の製品の必要性を感じること、店舗の雰囲気に対する顧客の態度、この店舗などの過去の経験の記憶、天気などの多くの要因が作用する。そのプロセスのモデルを開発することができれば、どの要因が消費者に満足または不満をもたらし、どのように顧客満足度を向上させるかを理解することができます。それは構造方程式モデリング（経路モデリングまたは

因果モデリングとも呼ばれます）の役割です。

Web分析

変数間の関係を探るために設計されたデータマイニングやその他のテクニックを使用すると、インターネットアクティビティデータから豊富な有用な情報を発見することができます。

さまざまな種類のコンテンツの合計ダウンロード、時間帯別活動グラフ、またはA / Bのほんの少しのグラフなど、非常に単純なレベルで活動を要約する基本的なレポートが必要な場合がありますテスト（マーケティング資料のさまざまなバージョンを比較し、どちらが優れているかを調べるためのテストです）。これは Web分析の共通の意味です。