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2012年7月18日水曜日

戦略的データマイニングを読了!

戦略的データマイニング アスクルの事例で学ぶ

アスクルさんのデータを元にデータマイニングについて触れた内容。
非常に参考になる内容が多い。
けっこうドメイン特化系な話が多いので、がっつりアルゴリズムとかって人にはライトな印象。
中で出てくるデータマイニングツールはSPSS Modelerが使われている。


■目次
はじめに

第1部 基礎編
第1章 オープン型マーケティングの展開
流通オープン化への動き
アスクルの流通チャネル革新
系列化流通チャネルの課題
オープン型流通の展開
消費者の購買類型と品揃えのオープン化
オープン型流通と製品ラインの再構成
アスクルにおける製販分離

第2章 購買代理業者としての流通業者
購買代理業者の役割
購買代理業者における品揃え形成
中間業者の役割
製品ユニバースと情報縮約
販売代理業者と購買代理業者
まとめ

第3章 データベースによる顧客囲い込み
顧客の個別識別ときめ細かな対応
関係性マーケティングの展開
小売業におけるPOS データの活用
個別識別と顧客囲い込み
ネット販売とロングテール

第4章 顧客囲い込みの条件
流通業の戦略次元
流通業における戦略ポジション
きめ細かな対応と戦略ポジション
ネット販売における情報活用型顧客囲い込みの条件
顧客囲い込みの阻害要因
誰が顧客を囲い込むか
さらなる購買代理:インフォメディアリーの介在
まとめ

第2部 手法編
第5章 データマイニングの基礎
データマイニングとは何か
データの構造
データウェアハウスとデータマート
データマート構築の注意点
データ解析の下準備
まとめ

第6章 データ解析の統計系手法
データ解析
記述統計と推測統計
相関の分析:統計学系の手法~2変量の場合~
相関の分析:統計学系の手法~多変量の場合~
セグメンテーション分析
まとめ

第7章 データマイニングのための機械学習系手法
マーケット・バスケット分析と機械学習系手法
共起性による連関・マーケット・バスケットの分析
決定木によるマーケット・バスケット分析
ニューラル・ネットワークによるマーケット・バスケットの分析
機械学習系の手法と回帰分析
Kohonen ネットワーク
まとめ

第3部 応用編
第8章 重要品目の識別
アスクル・データの構造
購買拡大品目の識別
脱落阻止品目の識別
トラフィック・ビルダーの役割

第9章 購買構造と顧客クラスター
購買構造とクラスター分析
顧客クラスターの形成
基本クラスター間移行の分析
購買品目クラスターの分析
購買行動の規定関係
購買品目クラスター間移行の分析

第10章 マーケット・バスケットとトラフィック・ビルダー
購買品目クラスターと併買パターン
マーケット・バスケット分析
ルールの抽出
トラフィック・ビルダーの識別
トラフィック・ビルダーとクロスセル
重回帰分析による併買パターン分析
トラフィック・ビルダーとマーケット・バスケット分析
マーケティングへの示唆

第11章 ブランドスイッチの分析
ブランドスイッチとは何か
ブランドスイッチ行列の分析~多次元尺度構成法による分析~
ブランドスイッチ行列の分析~その他の統計モデルによる分析~
ほか

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