【Web初心者向け】「ビッグデータ」とは?|ビッグデータの種類や分析方法のまとめ

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近年、メディアなどで頻繁に取り上げられている「ビッグデータ」。ビッグデータという言葉を一度は耳にしたことがあるとは思いますが、実際どういったものかよく理解していない方も多いと思います。

今回はビックデータの種類や分析の方法についてご紹介いたします。

もくじ

  1. ビッグデータとは
  2. ビッグデータの種類
  3. ビックデータの分析方法
  4. まとめ

◆ビッグデータとは

ビッグデータは、事業や個人が扱う巨大で複雑なデータのことです。データの量に明確な基準はありませんが、一般的なソフトウェアでは扱うことが困難な巨大なデータの集合のことを指します。

一般的な例をあげれば、FacebookなどのSNSの情報や気象データ、車の渋滞情報などのデーター量は1000テラバイト以上になります。

◆ビッグデータの種類

・オープンデータ

政府の総務省統計局等からインターネット上で自由に使えるように公開されているデータなど。

・パーソナルデータ

個人のスマホやPC等からのWebサイトの閲覧履歴など。

・マルチメディアデータ

インターネット上の配信サイトにある音声や動画など。

・ソーシャルメディアデータ

SNSなどに書き込まれるプロフィールやコメントなど。

・オフィスデータ

会社オフィスのPC内ある文書やメールなど。

・ログデータ

Webサーバー上で自動生成されるアクセスログ。

・センサーデータ

GPSやICカードによって検知された位置情報や乗車の履歴など。

・オペレーションデータ

販売管理システムで生成されるPOSや取引明細情報など。

ビックデータの分析方法

ビックデータには主に5種類の分析方法があります。

・クロス集計

アンケート調査によく用いられる分析方法です。特定の2つまたは3つの情報に限定しデータの集計・分析を行います。

・ロジスティック回帰分析

物事の発生確率を予測する分析方法で、医療業界で良く使用される手法です。

・決定木分析

顧客の分類などに使われる分析方法で、原因から結果を樹木上のモデルを活用して枝分かれ式に分析する手法です。

・アソシエーション分析

マーケティングに役立てることが多い分析方法で、スーパーなどで買い物をしたときに一緒に買われているものを分析する手法です。

・クラスター分析

マーケティングに有効な分析方法で、異なる種類の集団の中から似た種類同士を集めてクラスターを作り、対象を分類する手法です。

◆まとめ

ビッグデータは膨大な情報を解析することで、マーケティングや私達の生活にとって有益な結果をもたらしてくれます。身近なところでも、さまざまなビックデータが活用されています。

ビッグデータの種類や分析方法など理解を深め、ビジネスに活かしましょう。

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