データ分析もレシピが必要？ノウハウなしで簡単調理！
パッケージ化されたデータ分析ツールの必要性
(3) 立命館大学（島川研究室）
健康分野の分析を請け負った立命館大学の島川氏に、分析の概要について聞きました。
――提供されたデータから、島川研究室はどのようなテーマを設定し、どのように分析を行い、どのような知見が得られましたか。
購買データを用いて、スーパーがメインターゲットにしたいユーザーに最適なクーポンを発行することを目的に分析を行いました。常連客度合い別の購買カテゴリの違いを見たり、商品カテゴリの推移を基にすることで、各層に効果的なクーポンを提案しました。
提供されたデータは研究室のハードディスクに格納し、研究室から持ち出したり研究室の外では扱えないようにしました。データサイズが大きかったため、サーバーやDBMSを準備する必要があるのではないかと思われたのですが、CSVファイルを直接Pythonで分析することが十分可能でした。当研究室でビッグデータを扱うときは、ペルソナを決めてからそのサンプルを抽出する方法を採っていることもあります。本学では統計解析だけでなくプログラミングの講座でも学生にPythonを教えているため、当研究室でもPythonを使う学生が多い状況です。
(4) 長浜市
健康分野の分析を請け負った長浜市の大谷氏に、分析の概要について聞きました。
■続きは以下のページから
https://lg-institute.gyoseiq.co.jp/blog/member/chief_29-2
