2月10日発表

谷 研究室 平 雅志

『居酒屋の注文内容の分析における

種々のデータマイニング手法の

有効性比較実験』

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

研究概要

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

研究概要

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

研究目的

居酒屋に行った時を思い浮かべてみてください

研究目的

居酒屋に行った時を思い浮かべてみてください

1回の食事でさまざまな種類のドリンクや料理をオーダーすると思います

研究目的

客がどんなものを一緒にオーダーするかという規則性を分析して売上などに貢献しよう

研究目的

客がどんなものを一緒にオーダーするかという規則性を分析して売上などに貢献しよう

<実用例>

コンビニ、スーパー、オンラインショッピングなどでは分析結果から商品陳列などさまざまな事に応用している

こういった分析をデータマイニングといいます

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

研究概要

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

データマイニングとは？

『データマイニング』とは、大量のデータから、コンピュータで自動分析することによって、データの中に潜んでいる価値ある情報・仮説・知見・課題などを見つけ出す方法・プロセスのことである。

『マイニング』とは「採掘」の意味です。すなわち、データマイニングとは、大量のデータの山の中から、金鉱にも似た貴重な情報を掘り出して活用することを意味しています。

データマイニングとは？

現場で発生するデータ

ＰＯＳデータ

購買履歴データ

など

データマイニングとは？

現場で発生するデータ

ＰＯＳデータ

購買履歴データ

など

データウェアハウス

(データの倉庫みたいなもの)

(例)居酒屋のPOSデータ

1日=300人の来客

1人=5個の料理の注文

1日で1500個のデータ

1ヵ月で45000個のデータ

データマイニングとは？

現場で発生するデータ

ＰＯＳデータ

購買履歴データ

など

有益な情報を取り出したい

データウェアハウス

データマイニングとは？

現場で発生するデータ

ＰＯＳデータ

購買履歴データ

など

有益な情報を取り出したい

が

データの量が膨大で不可能

データウェアハウス

データマイニングとは？

現場で発生するデータ

ＰＯＳデータ

購買履歴データ

など

データマイニング

データウェアハウス

代表的なデータマニングツール

Excel

IBM社 intelligent Miner

SPSS社 Clementine

SAS社 Enterprise Miner

データマイニングとは？

現場で発生するデータ

ＰＯＳデータ

購買履歴データ

など

データマイニング

有益な情報

データウェアハウス

データマイニングの手法

『予測』・・・ある値の予測や、yes/noの判別をする

(ニューラルネットワークなど)

『分類』・・・サンプルのいくつかのグループに分ける

(クラスタ分析など)

『判別』・・・サンプルを分割して有益なグループを探す

(決定木など)

『相関』・・・二つ以上の事象の相関性を探す

(バスケット分析など)

データマイニングの手法

『予測』・・・ある値の予測や、yes/noの判別をする

(ニューラルネットワークなど)

『分類』・・・サンプルのいくつかのグループに分ける

(クラスタ分析など)

『判別』・・・サンプルを分割して有益なグループを探す

(決定木など)

『相関』・・・二つ以上の事象の相関性を探す

(バスケット分析など)

解析手法はそれぞれの役割があり、その目的に合わせて 使い分けなければなりません。

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

研究概要

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

バスケット分析

一緒に買われる商品の組み合わせを分析する

バスケット分析

一緒に買われる商品の組み合わせを分析する

ビール

サワー

焼き鳥

漬物

からあげ

ビール

カクテル

刺身

チーズ

からあげ

デザート

サワー

カクテル

焼き鳥

枝豆

デザート

Aさん

Bさん

Cさん

<例>

バスケット分析

ビール

サワー

焼き鳥

漬物

からあげ

ビール

カクテル

刺身

チーズ

からあげ

デザート

サワー

カクテル

焼き鳥

枝豆

デザート

Aさん

Bさん

Cさん

<例>

ビール＆からあげ,カクテル＆デザートを一緒に頼む人が多い

というのを見つける分析

一緒に買われる商品の組み合わせを分析する

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

研究概要

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

研究概要

<分析方法>

相関係数

Excelなどでも出来る単純な分析

アソシエーションルール

実際の企業などで使われているデータマイニングツールを使用 (SPSS社のクレメンタインを使用)

飽和系列パターンのアルゴリズム

栗原が作ったプログラムを使い分析

下の3つの方法で分析し比較する

研究概要

《使用データ》

本研究で使用するデータは、さいたまに存在する居酒屋から提供していただいた伝票をExcelで集計した。

組数・・・・・300組

客数・・・・・855人

売上合計・2,376,854円

研究概要

<Excelを使用>

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

研究概要

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

今後の課題

相関係数

相関係数 とは

2変数間の直線的な相関関係を示す

相関係数

数式で表すと

<定義>

と の共分散

相関係数による分析結果

<クレメンタインを使用>

相関係数による分析結果

ビール＆キムチ

ビール＆唐揚げ

カクテル＆シーザーサラダ

カクテル＆デザート

ビール＆串盛り

ビール＆ポテト

焼酎＆サワー

なすの浅漬け＆びんちょう

カクテル＆キムチ

焼酎＆ししゃも

ビール＆大根サラダ

1

0

-1

負の相関

正の相関

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

研究概要

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

アソシエーション分析

『Ｘを買う人は、Ｙも一緒に買う』

条件Ａ

結論Ｂ

(定義)アソシエーションルール

(AならばB)

アソシエーション分析

サポート(支持度)

全体のうち、どれくらい条件Ａと結論Ｂが同時に発生しているかという割合を示す

サポート

アソシエーション分析

サポート(支持度)

全体のうち、どれくらい条件Ａと結論Ｂが同時に発生しているかという割合を示す

サポート

コンフィデンス(確信度)

条件Ａが発生しているうち、どれくらい結論Ｂが発生しているかという割合を示す

コンフィデンス

アソシエーション分析

サポート(支持度)

全体のうち、どれくらい条件Ａと結論Ｂが同時に発生しているかという割合を示す

サポート

コンフィデンス(確信度)

条件Ａが発生しているうち、どれくらい結論Ｂが発生しているかという割合を示す

コンフィデンス

サポートとコンフィデンスが高い組合せを見つける

アソシエーション分析の結果

<クレメンタインを使用>

アソシエーション分析の結果

<クレメンタインによる可視化>

アソシエーション分析の結果

<クレメンタインによる可視化>

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

飽和系列パターンのアルゴリズム

相関分析において膨大な数の互いに類似した頻出パターンが出力されることがある

飽和系列パターンのアルゴリズム

相関分析において膨大な数の互いに類似した頻出パターンが出力されることがある

飽和パターンの

多項式時間列挙アルゴリズム

飽和系列パターンのアルゴリズム

相関分析において膨大な数の互いに類似した頻出パターンが出力されることがある

飽和パターンの

多項式時間列挙アルゴリズム

パターンの発見を効率化できる

飽和系列パターンのアルゴリズム

<C言語による実装結果>

相関分析において膨大な数の互いに類似した頻出パターンが出力されることがある

飽和系列パターンの

多項式時間列挙アルゴリズム

パターンの発見を効率化できる

目次

研究目的

データマイニングについて

バスケット分析

相関係数

分析結果

アソシエーション分析

分析結果

飽和系列パターンのアルゴリズム(栗原)

分析結果

考察

考察

<相関係数による分析>

<アソシエーション分析>

<飽和系列パターンによる分析>

2変数間の分析では有効

指数時間である

あまり購入されないアイテムは出力されない

結果が明解

探索的方法

よく購入されるアイテムしか出力されない

適切な頻出値を見つけるのが困難

高速である(多項式時間)

データの件数が増えると有効な組み合わせを見つけるのが困難

おわり

taira

2005-10-02T03:53:13