弊社が運営する技術メディア「SCI-Navi」にて、新たな技術解説記事を公開いたしました。
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販売戦略立案のためのアソシエーション分析と購入商品のつながり可視化手法
■ 本記事の概要：データ分析における「前処理」と「理論」の重要性
顧客の購買データから「商品Aを買う人は商品Bも買いやすい」といった規則性を見つけ出す「アソシエーション分析」は、販売戦略において強力な手法です。しかし、世の中の多くの分析事例では、キャンセルされた注文データ（ノイズ）を含んだまま処理が行われており、誤った戦略を導き出してしまう危険性を孕んでいます。 本記事では、オープンソースの小売データを用い、学術的な知見に基づいた「正確なデータクリーニング（前処理）」の手順と、数理的指標（Support, Confidence, Lift）を用いた正しい相関ルールの抽出・可視化手法について解説しています。
■ 弊社のデータ解析ソリューションに共通するアプローチ
本記事で示した「データに潜むノイズを厳格に排除し、事象の真の相関・メカニズムを見つけ出す」という科学的アプローチは、弊社の全事業における根幹の技術です。
- 戦略的データ活用コンサルティング『SHINRA』
顧客データ（CDP等）を単に集計するのではなく、データの品質を専門家の視点で精査・補正した上で数理モデルを構築し、精度の高いクロスセル戦略やマーケティング施策の立案を支援します。 - 時系列センサーデータ解析（『MITERAS』『G-SENSIA』）
購買データの相関分析で用いる「ノイズのフィルタリングとパターンの抽出」という数理的思考は、製造現場の異常検知にも直結しています。弊社では画像解析には依存せず、現場の各種センサーが捉えた複雑な時系列データを構造化しています。環境音などの「ノイズ」を数学的に除去し、センサー間の微細な相関変化から「設備故障の予兆」や「害虫発生」を高精度に検知・レポーティングします。
■ データ活用・相関分析に関するご相談
「蓄積した顧客データから、根拠のある販売戦略を導き出したい（SHINRA）」 「センサーの時系列データから、ノイズに惑わされない確実な異常検知を行いたい（MITERAS）」 といった課題をお持ちの企業様は、弊社にご相談ください。ツールの表面的な利用に留まらない、本質的なデータ解析をご提供いたします。
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