目次

Chapter1　ビッグデータとは
1-1　ビッグデータの流れ（歴史）
　　　1-1-1　世界で初めての本格的ビッグデータ
　　　1-1-2　コンピュータとビッグデータ
1-2　ビッグデータの今後
1-3　活用例
　　　1-3-1　本田技研工業株式会社（HONDA）
　　　1-3-2　株式会社カイエンシステム開発
1-4　データサイエンティストの必要性

Chapter2　分析方法
2-1　問題解決方法（PPDACサイクル）
　　　2-1-1　PPDACサイクルとは
2-2　データ分析の前準備（データチェックとクレンジング等）
　　　2-2-1　ピボットテーブルの操作方法
　　　2-2-2　データチェックとクレンジングのポイント
2-3　データの分析（単純集計とカテゴライズ）
　　　2-3-1　担当者別売上高
　　　2-3-2　得意先別売上高
　　　2-3-3　月別売上高
　　　2-3-4　商品別売上高（カテゴリー化）
　　　2-3-5　単純集計のポイント
2-4　クロス集計
　　　2-4-1　担当者別・得意先別売上高
　　　2-4-2　担当者別・商品別売上高
　　　2-4-3　担当者別・売上年月別売上高
　　　2-4-4　得意先別・商品別売上高
　　　2-4-5　得意先別・月別売上高
　　　2-4-6　商品別・月別売上高
　　　2-4-7　クロス集計のポイント

Chapter3　ビッグデータの分析
3-1　目的の設定
3-2　データクレンジング
　　　3-2-1　データのクレンジング
　　　3-2-2　加工データの作成
3-3　確定データによる分析
　　　3-3-1　売れ筋商品
　　　3-3-2　販売価格
3-4　再カテゴリー化
　　　3-4-1　会員データの抽出
　　　3-4-2　会員基本情報
　　　3-4-3　店舗別・会員情報
　　　3-4-4　年齢別・商品別売上高
3-5　多重クロス集計
　　　3-5-1　店舗別・年齢別・商品別売上高
　　　3-5-2　月別（季節別）・店舗別の年齢別・商品別・売上

Chapter4　アソシエーション分析
4-1　アソシエーション分析とは
4-2　Excelでの分析
　　　4-2-1　ピボットテーブルによるデータ変換（集計可能な表形式への変換）
　　　4-2-2　併売数
　　　4-2-3　バスケット分析
　　　4-2-4　Excelでの実データ（お菓子のID-POSデータ）分析
4-3　Excelの限界
4-4　Adam-WebOLAP plus Report
　　　4-4-1　特徴
　　　4-4-2　使い方
4-5　Adam-WebOLAP plus Reportを使ったバスケット分析
　　　4-5-1　分析方法
　　　4-5-2　分析結果

著者プロフィール

• 針原森夫（著者）

  株式会社ＨＫＭコンサルタント　取締役。1953年生まれ、北海道大学工学部　大学院卒（情報工学）。日本電気株式会社（ＮＥＣ）入社後、中央官庁を中心とした官庁マーケットに対し、大型ネットワーク・コンピュータシステムや業務アプリケーションの受託開発事業を展開。2012年からはＮＥＣ通信システムにて組込みシステム事業を展開。2012年にＨＫＭコンサルタントを設立し、企業研修を主体に活動中。1999年から2007年にかけて、保健医療福祉情報システム工業会（JAHIS）において福祉システム委員会を委員長として主催。介護保険に関してケアマネージャ・施設間の情報交換規約を工業会としてまとめた。2007年から、東京医療保険大学で非常勤講師として、「情報リテラシー」および「情報科学」「情報セキュリティー」の講義を行っている。