データ分析支援サービス

データ分析支援サービスにより、データを価値に変えて、経営課題を解決します。

データを価値あるものへ

お客様の企業内には売上データ・顧客データ・生産データなど蓄積された大量のデータがあります。

こうした大量のデータ（ビッグデータ）から意味のあるパターンやルールを発見して、現状の問題点の把握、課題解決の最適化、予測などの経営課題を解決します。
つまり、データに基づいた見える化を行うことで、データを価値あるものに変えることが可能となります。

データ分析支援サービスは次の流れとなります。
分析は1回でだけ終わるものではなく、上記の流れを継続して実施することが重要となります。
①分析の要件定義で、③データ分析の仮説を立てておき、④施策の検討・実行を想定しておくことが重要となります。

基本的なデータ分析支援サービスの進め方となります。日程の目安として2～4ヶ月を想定してます。

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No	分析目的（例）	支援範囲
1	分析の要件定義
2	データの収集
3	データの加工
4	データの分析
5	施策の検討
6	基盤構築	^※1

(※1) ご要望に応じて必要な場合のみ、データ分析用の基盤を構築いたします。

「結果」に対する「原因」を推測する分析で、複雑な要因の組み合わせの中にある相関関係を見いだすことができます。「結果」に作用する要因を明確にして、改善施策を検討いたします。

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分析目的（例）	解析単位	目的変数	説明変数
採用業務改善	従業員	入社後の評価	新卒／中途、紹介、適性検査、筆記試験、面談評価、パーソナル特性
売上改善、出店計画	店舗	売上金額	立地、品ぞろえ、接客、店舗面積

要素の関連性規則の分析で、大量要素の間にあるルールを見出すことができます。ルール(Xが起きるとYが起こる)の割合や頻度から、改善施策を検討いたします。

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データ全体をグループ分けする手法で、データの見通しをよくして傾向や特徴が把握しやすくなります。
分類したデータに基づいて、回帰分析などを組み合わせることで、分類されたグループの特徴や法則性を分析します。

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分析目的（例）	解析単位	説明変数
リコメンド・販売効率化	顧客	クラスタ分析で分類した顧客毎の特性に応じたリコメンド
即売促進の最適化	顧客	クラスタ分析で分類した顧客毎の特性に応じた販売促進

時系列データの分析により、データの季節変動要素とトレンド要素に分けた特徴の把握や予測ができます。

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分析目的（例）	解析単位	備考
リコメンド・販売効率化	商品	販売履歴、販売店数、キャンペーン回数

回帰分析による相関関係の分析に基づいた予測だけでなく、決定木分析や機械学習などのアルゴリズムを使った予測も可能です。