「データに秘められた可能性」を最大限に引き出す,そのために Wave Analytics が求めたのは究極の「インタラクティビティ」②

様々な BIツール,可視化ツールがひしめく近年において,2014年10月に Salesforce が満を持…


「データに秘められた可能性」を最大限に引き出す,そのために Wave Analytics が求めたのは究極の「インタラクティビティ」①

様々な BIツール,可視化ツールがひしめく近年において,2014年10月に Salesforce が満を持…


トレジャーデータで実践:RFM分析(後編)

Recency、Frequency、Monetary は各々を組み合わせて見ることで、有意義なユーザーのグルーピングが可能になります。前回では個々に見ていったこのRFMを…


トレジャーデータで実践:RFM分析(前編)

EC や POS、Web サービス、Game など、購買行動を伴う一連の行動ログは活用意義のある大変貴重なものとして古くから分析が行われて来ました。


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編3)「共起」から「遷移」へ

今回は「共起」の概念を拡張して「遷移」を見ていきます。また,「推移」を見ることはリコメンデーションロジックを求める事と…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編2)

今回はバスケット分析シリーズの第5回(応用編2)となります。
意外性のあるペアの発見
さて,これまで共起度または共起係数の…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編1)

ここまで,任意のペアで共起回数,共起係数を計算していきました。共起係数はアイテムの登場回数が少なく(≃共起回数が少ない)ても関連性の強いペアを見つけてくれるものでした。


トレジャーデータで実践:Basket 分析(実行編)

バスケット分析シリーズの第3回目です。実際に実行するところまで見ていきましょう。
EC購買サンプルログ
前回の最後にも記載しましたが,今回使用する…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(心の準備編)

前回の「頭の体操編」では,数字やトランプの組み合わせの抽出をSQLで実践してみました。本題に入る前に,今回はこの「組み合わせ」が引き起こすバスケット分析の本質的な問題の…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(頭の体操編)

バスケット分析(併売分析)は,アウトプットイメージやその分析の有用性についてはマーケティング業界の誰もが周知しているのに反して,実際にそれを実践できている所はそれ程…


トレジャーデータ事例集 3.「ECログ分析」

大量のデータを分析できるようになったことの大きな恩恵として「パス」や「セグメント」を柔軟に設定できる事が挙げられます。従来パスやセグメントは,その組み合わせが無数に…