ビッグデータ解析結果をわかりやすくビジュアル化 ～bodaisにレポート機能追加～

ビッグデータ解析結果をわかりやすくビジュアル化

～bodaisにレポート機能追加～

いよいよ始まった企業でのビッグデータ活用
ビッグデータ解析結果をわかりやすくジュアル化
報告書作成の時間は施策検討の時間に

ビッグデータ解析結果をわかりやすくビジュアル化 ～bodaisにレポート機能追加～(pdf)

　

2014年6月10日より株式会社アイズファクトリー（東京都千代田区、代表取締役：大場智康、以下「アイズファクトリー」）が提供中の自動進化型*２解析ツール『bodais』サービスにレポート機能が追加されました。ビジュアル化された解析結果を報告書*３に出力でき、社内での報告書や企画書にすぐに反映できます。「解析」の時間を減らし施策検討に時間をかけることができるようになり、ビッグデータを活用した市場への素早い対応が可能となります。

サービス開発の背景

企業でのビッグデータはいよいよ活用段階に入りました。 ご活用企業の担当者の方は解析結果を基に施策へと活用されております。施策実施にあたり、解析結果を企画書等にすぐに活用できる報告書機能のご要望が多く寄せられておりました。



　この度、『bodais』では予測結果を判断しやすく表示できるBI機能を、ワンクリックで報告書に出力できるレポーティング機能として追加しました。ページ立てや利用データ詳細についての報告も自動で作成されます。 ビッグデータからの新たな知見をタイムリーに活用することで、生産現場やマーケットにおいて先手が打て、システム導入効果なども実感しやすくなりました。

ヒストグラム

　　

※以下、顧客の購入予測を目的とした解析時のアウトプット例となります。

棒グラフが人数、折れ線グラフが購入率を表現しています。
左の縦軸についている目盛が人数、右側の縦軸についている目盛が正解率（この場合は購入率）を表しています。

例）神奈川県のうち鎌倉市では、会員数は最も少ないが、購入率は最も高い

デシルチャート

デシル分布とは、顧客を購入率の高い順に並べ10等分し、10のグループに分けた時の各グループ毎の属性分布のことです。
横軸の一番左が購入率の最も高いグループ、一番右が購入率の最も低いグループとなり、各グループの属性の分布が一目でわかります。
例）購入率上位は60代が多い

ゲインチャート

ゲインチャートとは、横軸に購入率の降順をとり、縦軸に累積の購入者数を描いた曲線です。
予測モデルを使用した場合と、予測モデル未使用の場合の購入者数の差がわかります。
曲線（予測モデル使用）と直線（予測モデル未使用）を比較し、膨らみが大きいほうが、より成果の得られるモデルといえます。
例）3000名に施策を行う場合、
・モデル未使用時は37名
・モデル使用時は51名
の購入が得られる

効果指標

効果指標は「目的に対してどのカテゴリが効いているか」を確認することができる指標です。

指標の値は-100～100をとり、 購入を目的とした場合
「大きければ大きいほど、購入に影響力がある」
「小さければ小さいほど、購入を減少させる影響力がある」
といえます。

例）購入金額が20万円以上という要素が購入に最も影響力をもつ

効果指標は下記にご活用いただけます。
１．予測のモデルが、経験値とマッチするか確認
各カテゴリにおける影響力の大小が、マーケッターやオペレーターの方の感覚と合うかご確認頂けます。

２．施策の検討
それぞれのカテゴリの購入への影響力を数値で把握できるため、施策の有効性を判断することができます。また新たな施策の立案にも活用頂けます。

３．新規リスト収集の参考
今後新規リストを収集される際、より可能性の高いリストを集めるための参考にして頂けます。

□bodaisの由来
膨大なデータやテキスト情報から、求める可能性や方向性を見つけ出すという、解析技術の集結となるサービスであることから、悟りの結果として知恵を強く求めるこころのことを示す「菩提心」と、この心に、確率の象徴である「ダイス」を加えるという思いから作られた、弊社によるネーミングです。“bodais”は膨大なデータから知恵を引き出すサービスを表しています。


*１　各種レポートの配色は、イメージです。
*２　自動進化（automatic evolution）はコンピュータが実アクションの結果を利用してさらに進化する次世代コンピューティングの考え方で、アイズファクトリーが提唱する造語です。　
*３　報告書はExcel 形式で出力され、bodais画面上からワンクリックで作成することができます。利用データ詳細や解析結果に関する各種レポートが、目次付きで自動作成されます。