そもそもビッグデータとは？分析方法から活用事例まで紹介！
皆さんこんにちは！
CLUTCH TIMES編集長です！
- ビッグデータっていったい何だろう？
- どんな活用方法があるのかなわからない……。
と考える人も多いのではないでしょうか。
今回はそんな皆さんに向けてビッグデータについて解説していきます！
目次
(1)ビッグデータの定義とは？
近年、耳にすることの多い「ビッグデータ」という言葉。その定義をご存知ですか？
そもそもビッグデータとは、コンピュータや通信機器などの高機能なデジタル機器が仕事や暮らしに広く利用されることにより記録される、様々なデータの膨大な集まりのことを指します。
データの種類や量などに規定があるわけではなく、多くの種類と形式のデータがあります。
これまでのデータベースでファイル管理されている構造化データもあれば、検索や整理、変更などの一括したファイル管理がむずかしい、非構造的に記録されているものも含まれています。
本記事ではどのような活用事例があるのかについても紹介しています。
ぜひご覧ください！
(2)ビッグデータの分析方法
ビッグデータの分析は、意思決定を支援するBIツールや分析をするデータマイニングツールといったツールを用いて行われるのが一般的です。
分析方法は、以下の6つの方法があります。
・クラスター分析
・アソシエーション分析
・ロジスティック回帰分析
・決定木分析
・主成分分析
これらの分析方法は、次の項目で詳しく解説しています！
ビッグデータの分析方法①クロス集計
クロス集計は、データを属性ごとに分け、その属性の傾向を把握する分析手法です。
たとえば、マーケティングにおいては顧客を居住地や年齢、性別などの属性に従って分け、それぞれのニーズを把握するのに使われます。
複雑な計算を必要としない分、ビッグデータの分析手法の中では比較的扱いやすいものと言えます。
一目見てデータの意味するところを理解しやすく、プレゼンなどで活用されることも多いです。
マーケティングの他、アンケート集計や世論調査など、さまざまな分野で利用されています。
ビッグデータの分析方法②クラスター分析
コロナウイルスの影響で「クラスター」という単語をよく目にするようになりましたが、これは元々「集団」を意味します。
つまり、クラスター分析とはデータを分類し、クラスターごとの特徴を分析する手法のことです。
クロス集計では年齢や性別などの明確な属性によってデータを分けますが、クラスター分析では類似性に基づきグループ分けを行います。
そうすることで各クラスターの特性を分析し、マーケティング施策やブランディングなどに活かすことが可能です。
ビッグデータの分析方法③アソシエーション分析
アソシエーション分析は、人が見ただけではわからないようなデータ同士の関係性を明らかにする分析手法です。マーケットバスケット分析と呼ばれることもあります。
この分析手法を用いることで、店舗でよく一緒に代われる商品を横に陳列するなどの施策を検討できます。
また、ECサイトでよく見る「この商品を購入した人はこちらの商品もチェックしています」といったおすすめ機能にも利用されています。
ビッグデータの分析方法④ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は、ある事象の発生確率を予測するための分析手法です。
分析の結果により得られる答えは確率であるため、１（発生する）と０（発生しない）の間の数値となります。
マーケティングにおいては、ある商品が売れる確率を予測するのに使われています。
他にも、ロジスティック回帰分析は医療において病気の発症率を予測するために用いられることが多いです。
ビッグデータの分析方法⑤決定木分析
決定木分析とは、クロス集計を繰り返すことで複数の要因を踏まえてデータを分類し、樹形図によって関連性を見出す手法を指します。
主にマーケティング分野で、ターゲットを絞り込むために用いられます。
例えば、「ある商品はこの地域でよく売れる」ことが判明した場合を考えてみます。
この場合、地域Aで商品Xを販売すれば売れやすいと予測できますが、これだけでは不十分です。そこで、年齢や性別といった他の要因を踏まえてデータを細かく分けます。
このように各グループの特徴を分析すると、「ある商品はこの地域の30代女性に売れやすい」など、より詳細にターゲットを絞り込むことが可能です。
ビッグデータの分析方法⑥主成分分析
主成分分析は、複数の要因を持つデータを一部排除することで、単純化する分析手法です。
マーケティングにおけるセグメント分析やブランディングに利用されます。
基本的に、要因が多いほうが正確な分析結果を得られますが、多ければ多いほど良いというものではありません。
データが多ければ多いほど分析が複雑化し、扱うのが難しくなるためです。
(3)ビッグデータの身近な活用例は？
ビッグデータは、私たちの身近な部分で収集・活用されています。
その一部を見てみましょう！
ビッグデータの活用例①防犯カメラ
防犯カメラは膨大なビッグデータを集める手段として注目されています。
かつては映像を記録するだけのものでしたが、現在では「手に取ってすぐ棚に戻したもの」や「かごに入れたが棚に戻したもの」など、購入に至らなかった商品のデータ分析に使われています。
これらのデータは、顧客の行動データを解析することでさらなるマーケティングに役立てることが可能になるのです。
ビッグデータの活用例②SNS
TwitterやFacebookなどのSNSでは、閲覧履歴や「いいね」の履歴といった様々な情報から、その人に最適な広告を自動的に選別・表示されるようにしています。
SNSは日々、全世界の人が利用するため、その膨大なデータでマーケティングなどに活用することが可能です。
ビッグデータの活用例③Nシステム
Nシステムは「自動車ナンバー自動読取装置」のことを指します。
これは警察が設置した監視システムであり、走行中の車のナンバーを読み取ると同時に、手配車両のナンバーと照合します。
今やこのシステムは犯罪捜査だけではなく、渋滞の予測やドライバーへの警告といった事にも利用されています。
ビッグデータの活用例④ネットショッピング（EC）
ネットショッピングの領域では、顧客のデータから商品データ、会員情報、カード情報、サイト遷移など、様々なデータがビッグデータとして保持されています。
こうしたデータは、例えば、任意の顧客が次に購入する商品を予測し、おすすめ商品の提案する際などに活用されています。
ビッグデータの活用例⑤ICチップ付き交通カード
SuicaやPASMO、ICOCAなどといったICチップ付きの交通カードは、利用客が電車に乗る際の支払いに使われるだけではありません。
タッチした際の情報が改札機を通して鉄道会社に送られ、自社内システムで利用されています。
さらに、これらのカードを使って買い物をすると、「誰が・何を・何回買った」のかが自動的にビッグデータとして蓄積されていきます。
ビッグデータの活用例⑥選挙速報
選挙速報でよく見る出口調査も、ビッグデータの例といえます。
出口調査は投票所から出てくる人に、「誰に投票したか」を聞いて行います。
調査対象者は無作為に選ばれますが、その数は調査投票区の人口密度で決まります。
ビッグデータの利用により、最近では出口調査による予測よりもかなり前に選挙結果を予測できるようになってきました。
(4)まとめ
今回はビッグデータについて紹介しました。
ビッグデータがいかに膨大で、私たちの身近にもある事が分かっていただけたでしょうか？
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