今日の夢が微妙な夢で、
「某社（夢の中では会社名が出ていたけど省略）
の心無いビッグデータ活用のあおりのおかげで、
一般の人は
どのようなデータを集めたら、
どのような分析が行え、
どのような効果が出るかわからず、
ビッグデータに投資した企業が没落し、社会が崩壊する・・・」
って感じなんだけど、
まあたしかに、
「どのようなデータをそろえると、
どのような分析が出来て、
どのくらい経営に貢献するか」
というのは誰も書いていないので、投資に失敗する可能性はあるわな・・・
（でも、社会は崩壊しないと思うけど・・）
というので、そんへんについて書いてみる。
今回は、主に流通（とくに小売）向け
実は、その夢に出てくるように、意外な結末になるのだ・・・
■データの種類－どのようなデータを集めたら
データ分析用のデータは、以下のようなものが必要で、
１から２，２から３と、順番に整備していかないと、
意味のないデータ解析になる危険性がある＊。
１．売上データと商品データ
→バスケットレベルが吉、商品データが売上データに入っていれば、それでもよし
→そのとき何が店舗に出ていたかの情報があると（仕入れと在庫量が分かると出る）
吉なのだが、たぶん、そのデータは取れないので、なくてよい。
２．販促データ
→値引き、チラシ広告、景品、エンド陳列などの販促状況が分かるデータ
→売上データに入っていれば良いが、そうでない場合ヒモ付けが必要で
その際、店舗データが必要になるかも
３．IDつきPOSデータ
→２種類ある。顧客にアプローチできるCRMデータと、
顧客の個人情報が一切抜かれた属性データ。
４．ソーシャルデータ
SNSなど・・
なお、有償のものも含めた、オープン（な）データ
（気象庁が出している天気データ、
流通システム開発センターが出している流通POSデータベースサービス（RDS)、
JANコード統合商品情報データベース（JICFS/IFDB）等）
は、どの段階でも、ある程度役立つ
＊意味のないデータ解析
たとえば、３．IDつきPOSデータを使い、「５０台女性は商品Aを購入する」というデータ
が出たとき、じゃあ５０代女性がこのスーパーの顧客に多いから、Aは売れるはず
・・・と解釈してしまうかもしれない。
この場合、Aをチラシに出して特売すると、５０代女性はチラシを見てわざわざ
買いに来ているかもしれない。これは２．販促データがないと、わからない。
なので、販促で売れているような場合、IDつきPOSデータだけで判断すると、
意味のない結果が出たり、間違った判断をしたりする。
■データ解析法－どのような分析が出来て
集めるデータによって、分析範囲が異なってくる。
●１．売上データと商品データ
・売上データから、まず、売上傾向とトレンドや季節性について見れる
（前年より、よい・わるい）
商品分析に入る前に、全体の売上傾向を見ておく。
そうでないと、「不況だから売れない」のか「商品力がなくなったから売れない」
のか判断できないから。
・次に売上商品ごとのランキング、前年期比などをみて、調子いい商品、
調子悪い商品の全体傾向を知る。
→ABC分析等も、ここで
ただし、売上をみるときは、「欠品していないかどうか」や売り場面積も
確認（意識）しておくこと。
うれるはずの商品が売れていない→売れすぎて欠品していたから
ってこともあるので。
－ ここまでは、グラフや表を使った、基本的な分析（記述統計レベル）となる －
・商品ごとのアソシエーションをみるために、バスケット分析をすることもできる
バスケット分析は、
・すべてのバスケット全組み合わせ（A,B,Cを買った人はDを
買うのような、２種類以上の組み合わせ）を見たい場合には、
アプリオリというプロトコルを使う。Rで解析できる
・組み合わせだけでよければ（Aを買った「バスケット内では」Bも買っている）
RDBでも量が少なければ見れる。
自己結合を使い、
SELECT TBL_A.商品 TBL_B.商品
FROM 売上テーブル AS TBL_A
JOIN 売上テーブル AS TBL_B
on TBL_A.バスケット番号=TBL_B.バスケット番号
WHERE TBL_A.商品 != TBL_B.商品
とすると、TBL_AとTBL_Bのバスケット内商品の直積がとられ、全組み合わせが出てくる
なので、こいつをカウントする。
・でも、もっと簡単に商品Aを含んでいるバスケット内には、他に何がある？
というのを見たいのなら
SELECT TBL_A.商品
FROM 売上テーブル AS TBL_A
JOIN 売上テーブル AS TBL_B
on TBL_A.バスケット番号=TBL_B.バスケット番号
AND TBL_B.商品=知りたい商品
WHERE TBL_A.商品 != 知りたい商品
で出てくる。
・このほか、コーザルデータ（天候や地域行事）を加えて、
こういうときは、売れるというのを見ることもできる
機械学習でもいいけど、まあ、ざっくりと
アイスクリーム 気温３０度以上のとき、そうでないとき
をわけてグラフ表示・ピボットテーブル(クロス表）してもいい。
・流通システム開発センターのRDSを使うと、比較が出来るかも？
●２．販促データ
・どのような販促を打ったら、効果あったかないかがわかる。
これも、コーザルデータのときのように
ある商品に対して
販促Aを行った、行わない
をわけてグラフ表示・ピボットテーブル(クロス表）してもいい。
・値下げをしている場合、価格によって、売れ行きがどうかというのが見れる。
ヒストグラムで見るのが普通かもしれないけど、
Xを価格、Yを売れた数にして、散布図で見るという手もある。
●３．IDつきPOSデータ
◎IDだけを使う場合、「１．売上データと商品データ」よりも細かい
商品情報が見れる
・デシル分析：購買者を購買金額上位からならべて、ほぼ１０等分し、
各階層で、ある商品をどれくらい買っているか見る。
顧客をデシルに分けるには、NTILEウィンドウ関数で分けられる
・RFM分析：さらに顧客をR(最近買った日）、F（買った回数）、
M（類型金額）によって、分類し、その各階層で、どの商品
をどれくらい買っているか見る。
上記のようにSELECT文でNTILEウィンドウ関数で分けてがんばる！
・トライアルリピート
商品をはじめて買った人（トライアル）、２回目以上買った人（リピート）に
わけ、どのくらいの人が買っているかを見る。
リピートを２回にするか、２回「以上」にするかの違いが有り、
２回の場合は、主に商品力を見たいケース
２回以上の場合は、棚割りで、棚から削除すべきかどうかの判断
につかう。
SELECTにLEADウィンドウ関数（OVER 販売日時）を使うと、次の購買日が
出せる。それを利用するのかな・・
・アソシエーション分析（Aを買った人はBを買っています）
バスケット分析はバスケット内で判断するが、これは期間内で判断する
Aを買った人は次の日Bを買っていた場合、バスケット分析ではカウント
しないが、これはカウントする。
バスケット分析の「バスケット」を「人」に代えただけだが、
全部求めると（直積すると）すごいことになるので、普通
商品Aを買った人は、何を買う？ということで
SELECT TBL_A.商品
FROM 売上テーブル AS TBL_A
JOIN 売上テーブル AS TBL_B
on TBL_A.顧客ID=TBL_B.顧客ID
AND TBL_B.商品=知りたい商品
WHERE TBL_A.商品 != 知りたい商品
で出てくる。
・ロイヤリティ？スイッチャー？
その人が、同じカテゴリーの商品を買う場合、同じ商品を買っているか、
違う商品を買うことが多いかを出す
SQL的には、知りたい商品のカテゴリーをもとめ、そのカテゴリー全商品
に対して、各商品の売上合計を求めれば求まるが、
欠品のために他の商品を買っていることもあるので、注意が要る
◎属性値も含む場合、属性情報を使った販売情報が見れる・・・ことになっている
Aという商品は、２０代女性の購入が多いなど
●４．ソーシャルデータ
Twitterの情報を加えると、購入していない人の情報までも取得できると
言われている
たとえば、Aという商品が売れない場合、TwitterのつぶやきでAという商品
を解析すると、その商品が売れない理由が分かったりすると「言われている」
■どのくらい経営に貢献するか
●１．売上データと商品データ
商品の売上状況が分かると、今後どのくらい仕入れたらよいかの予測がつけられる
とくに、コーザルデータとあわせて、「明日運動会だから、もっと仕入れる」など、
より精度の高い予測がつけられる。
さらに、アソシエーション情報が分かると、チラシなどの広告や、販促を行ううえで
役に立つ。この商品を売りたいから、これも広告に載せておこう、セット販売しよう
など。とくにリフト率が分かると、これがやりやすい
●２．販促データ
販促に意味があったのかなかったのか、値下げは無駄だったのか、そうでないのかが
わかる。値下げはむやみにするものではないので、値下げたぶん、売れていないのであれば
値下げすべきでない。
販促効果があったかなかったかは、リフト率を見れば分かるが、クロス表でも
まあ、雰囲気はつかめる・・
●３．IDつきPOSデータ
これは、IDだけを使うのであれば、「１．売上データと商品データ」と同じ
効果が期待できる。
しかし、属性情報がわかっても、顧客理解はすすむが、経営に資するかどうかは
わからない。
たとえば、「育毛剤は、３０、４０代女性が多く購入している」
というデータが出て場合、ご主人のために買っているのだろうなという
想像がつき、顧客理解はすすむ。
でも、その情報から、どのように販促したらいいのかがわからない。
個人情報つきの場合には、DMを打つなどの方法もあるのだが、
そのような情報のない、属性データの場合、どのように販売に
結びつけるか・・・意外と難しい。
●４．ソーシャルデータ
もっと難しいのが、ソーシャルデータで、これに至っては、
売れない理由はわかっても、では、なにをどうすれば・・・
途方にくれてしまったりする。
もちろん、お店のTwitterをするという手もあるけど、
それはデータ分析とは関係ない
ということで、実は、IDつきPOSデータや、ソーシャルデータは、
お金がかかる割りに、経営に資するものかどうかは、疑問だったりする。
「１．売上データと商品データ」「２．販促データ」の解析はExcelで
すんでしまうわけで、そうすると、ビッグデータは本当に経営に役立つか・・・
・・・投資しただけ、回収できず損になる・・・
・・っていう夢なわけでした・・
「某社（夢の中では会社名が出ていたけど省略）
の心無いビッグデータ活用のあおりのおかげで、
一般の人は
どのようなデータを集めたら、
どのような分析が行え、
どのような効果が出るかわからず、
ビッグデータに投資した企業が没落し、社会が崩壊する・・・」
って感じなんだけど、
まあたしかに、
「どのようなデータをそろえると、
どのような分析が出来て、
どのくらい経営に貢献するか」
というのは誰も書いていないので、投資に失敗する可能性はあるわな・・・
（でも、社会は崩壊しないと思うけど・・）
というので、そんへんについて書いてみる。
今回は、主に流通（とくに小売）向け
実は、その夢に出てくるように、意外な結末になるのだ・・・
■データの種類－どのようなデータを集めたら
データ分析用のデータは、以下のようなものが必要で、
１から２，２から３と、順番に整備していかないと、
意味のないデータ解析になる危険性がある＊。
１．売上データと商品データ
→バスケットレベルが吉、商品データが売上データに入っていれば、それでもよし
→そのとき何が店舗に出ていたかの情報があると（仕入れと在庫量が分かると出る）
吉なのだが、たぶん、そのデータは取れないので、なくてよい。
２．販促データ
→値引き、チラシ広告、景品、エンド陳列などの販促状況が分かるデータ
→売上データに入っていれば良いが、そうでない場合ヒモ付けが必要で
その際、店舗データが必要になるかも
３．IDつきPOSデータ
→２種類ある。顧客にアプローチできるCRMデータと、
顧客の個人情報が一切抜かれた属性データ。
４．ソーシャルデータ
SNSなど・・
なお、有償のものも含めた、オープン（な）データ
（気象庁が出している天気データ、
流通システム開発センターが出している流通POSデータベースサービス（RDS)、
JANコード統合商品情報データベース（JICFS/IFDB）等）
は、どの段階でも、ある程度役立つ
＊意味のないデータ解析
たとえば、３．IDつきPOSデータを使い、「５０台女性は商品Aを購入する」というデータ
が出たとき、じゃあ５０代女性がこのスーパーの顧客に多いから、Aは売れるはず
・・・と解釈してしまうかもしれない。
この場合、Aをチラシに出して特売すると、５０代女性はチラシを見てわざわざ
買いに来ているかもしれない。これは２．販促データがないと、わからない。
なので、販促で売れているような場合、IDつきPOSデータだけで判断すると、
意味のない結果が出たり、間違った判断をしたりする。
■データ解析法－どのような分析が出来て
集めるデータによって、分析範囲が異なってくる。
●１．売上データと商品データ
・売上データから、まず、売上傾向とトレンドや季節性について見れる
（前年より、よい・わるい）
商品分析に入る前に、全体の売上傾向を見ておく。
そうでないと、「不況だから売れない」のか「商品力がなくなったから売れない」
のか判断できないから。
・次に売上商品ごとのランキング、前年期比などをみて、調子いい商品、
調子悪い商品の全体傾向を知る。
→ABC分析等も、ここで
ただし、売上をみるときは、「欠品していないかどうか」や売り場面積も
確認（意識）しておくこと。
うれるはずの商品が売れていない→売れすぎて欠品していたから
ってこともあるので。
－ ここまでは、グラフや表を使った、基本的な分析（記述統計レベル）となる －
・商品ごとのアソシエーションをみるために、バスケット分析をすることもできる
バスケット分析は、
・すべてのバスケット全組み合わせ（A,B,Cを買った人はDを
買うのような、２種類以上の組み合わせ）を見たい場合には、
アプリオリというプロトコルを使う。Rで解析できる
・組み合わせだけでよければ（Aを買った「バスケット内では」Bも買っている）
RDBでも量が少なければ見れる。
自己結合を使い、
SELECT TBL_A.商品 TBL_B.商品
FROM 売上テーブル AS TBL_A
JOIN 売上テーブル AS TBL_B
on TBL_A.バスケット番号=TBL_B.バスケット番号
WHERE TBL_A.商品 != TBL_B.商品
とすると、TBL_AとTBL_Bのバスケット内商品の直積がとられ、全組み合わせが出てくる
なので、こいつをカウントする。
・でも、もっと簡単に商品Aを含んでいるバスケット内には、他に何がある？
というのを見たいのなら
SELECT TBL_A.商品
FROM 売上テーブル AS TBL_A
JOIN 売上テーブル AS TBL_B
on TBL_A.バスケット番号=TBL_B.バスケット番号
AND TBL_B.商品=知りたい商品
WHERE TBL_A.商品 != 知りたい商品
で出てくる。
・このほか、コーザルデータ（天候や地域行事）を加えて、
こういうときは、売れるというのを見ることもできる
機械学習でもいいけど、まあ、ざっくりと
アイスクリーム 気温３０度以上のとき、そうでないとき
をわけてグラフ表示・ピボットテーブル(クロス表）してもいい。
・流通システム開発センターのRDSを使うと、比較が出来るかも？
●２．販促データ
・どのような販促を打ったら、効果あったかないかがわかる。
これも、コーザルデータのときのように
ある商品に対して
販促Aを行った、行わない
をわけてグラフ表示・ピボットテーブル(クロス表）してもいい。
・値下げをしている場合、価格によって、売れ行きがどうかというのが見れる。
ヒストグラムで見るのが普通かもしれないけど、
Xを価格、Yを売れた数にして、散布図で見るという手もある。
●３．IDつきPOSデータ
◎IDだけを使う場合、「１．売上データと商品データ」よりも細かい
商品情報が見れる
・デシル分析：購買者を購買金額上位からならべて、ほぼ１０等分し、
各階層で、ある商品をどれくらい買っているか見る。
顧客をデシルに分けるには、NTILEウィンドウ関数で分けられる
・RFM分析：さらに顧客をR(最近買った日）、F（買った回数）、
M（類型金額）によって、分類し、その各階層で、どの商品
をどれくらい買っているか見る。
上記のようにSELECT文でNTILEウィンドウ関数で分けてがんばる！
・トライアルリピート
商品をはじめて買った人（トライアル）、２回目以上買った人（リピート）に
わけ、どのくらいの人が買っているかを見る。
リピートを２回にするか、２回「以上」にするかの違いが有り、
２回の場合は、主に商品力を見たいケース
２回以上の場合は、棚割りで、棚から削除すべきかどうかの判断
につかう。
SELECTにLEADウィンドウ関数（OVER 販売日時）を使うと、次の購買日が
出せる。それを利用するのかな・・
・アソシエーション分析（Aを買った人はBを買っています）
バスケット分析はバスケット内で判断するが、これは期間内で判断する
Aを買った人は次の日Bを買っていた場合、バスケット分析ではカウント
しないが、これはカウントする。
バスケット分析の「バスケット」を「人」に代えただけだが、
全部求めると（直積すると）すごいことになるので、普通
商品Aを買った人は、何を買う？ということで
SELECT TBL_A.商品
FROM 売上テーブル AS TBL_A
JOIN 売上テーブル AS TBL_B
on TBL_A.顧客ID=TBL_B.顧客ID
AND TBL_B.商品=知りたい商品
WHERE TBL_A.商品 != 知りたい商品
で出てくる。
・ロイヤリティ？スイッチャー？
その人が、同じカテゴリーの商品を買う場合、同じ商品を買っているか、
違う商品を買うことが多いかを出す
SQL的には、知りたい商品のカテゴリーをもとめ、そのカテゴリー全商品
に対して、各商品の売上合計を求めれば求まるが、
欠品のために他の商品を買っていることもあるので、注意が要る
◎属性値も含む場合、属性情報を使った販売情報が見れる・・・ことになっている
Aという商品は、２０代女性の購入が多いなど
●４．ソーシャルデータ
Twitterの情報を加えると、購入していない人の情報までも取得できると
言われている
たとえば、Aという商品が売れない場合、TwitterのつぶやきでAという商品
を解析すると、その商品が売れない理由が分かったりすると「言われている」
■どのくらい経営に貢献するか
●１．売上データと商品データ
商品の売上状況が分かると、今後どのくらい仕入れたらよいかの予測がつけられる
とくに、コーザルデータとあわせて、「明日運動会だから、もっと仕入れる」など、
より精度の高い予測がつけられる。
さらに、アソシエーション情報が分かると、チラシなどの広告や、販促を行ううえで
役に立つ。この商品を売りたいから、これも広告に載せておこう、セット販売しよう
など。とくにリフト率が分かると、これがやりやすい
●２．販促データ
販促に意味があったのかなかったのか、値下げは無駄だったのか、そうでないのかが
わかる。値下げはむやみにするものではないので、値下げたぶん、売れていないのであれば
値下げすべきでない。
販促効果があったかなかったかは、リフト率を見れば分かるが、クロス表でも
まあ、雰囲気はつかめる・・
●３．IDつきPOSデータ
これは、IDだけを使うのであれば、「１．売上データと商品データ」と同じ
効果が期待できる。
しかし、属性情報がわかっても、顧客理解はすすむが、経営に資するかどうかは
わからない。
たとえば、「育毛剤は、３０、４０代女性が多く購入している」
というデータが出て場合、ご主人のために買っているのだろうなという
想像がつき、顧客理解はすすむ。
でも、その情報から、どのように販促したらいいのかがわからない。
個人情報つきの場合には、DMを打つなどの方法もあるのだが、
そのような情報のない、属性データの場合、どのように販売に
結びつけるか・・・意外と難しい。
●４．ソーシャルデータ
もっと難しいのが、ソーシャルデータで、これに至っては、
売れない理由はわかっても、では、なにをどうすれば・・・
途方にくれてしまったりする。
もちろん、お店のTwitterをするという手もあるけど、
それはデータ分析とは関係ない
ということで、実は、IDつきPOSデータや、ソーシャルデータは、
お金がかかる割りに、経営に資するものかどうかは、疑問だったりする。
「１．売上データと商品データ」「２．販促データ」の解析はExcelで
すんでしまうわけで、そうすると、ビッグデータは本当に経営に役立つか・・・
・・・投資しただけ、回収できず損になる・・・
・・っていう夢なわけでした・・
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