豊田＠早大です このＭＬは，「先生」「社長」「部長」ではなく，全員「さん」づけで 呼び合うというコンセプトで始まったように記憶しています． Yasuhide Matsumoto <ymatsumo (at) flab.fujitsu.co.jp> さんは書きました： >松本や＠富士通研究所 です。 > コンビニエンスストアで買いものをすると、最後に必ず年齢層と男女に関わ >る数値を入力しているようです。 >＃きっと青いボタンが男性、赤いのが女性でしょう。 > その変の数値をうまく利用して売れ筋とか検討してそうですが、伝聞なんで >すがうまく分析出来ていないとの話しも聞いたことがあります。 > そういうデータに基づいて、「現実に」うまくいっているかどうかが興味あ >ります。 うまく行っているかどうかは企業秘密なので分かりませんが，性別や年齢は ＰＯＳのデータを大量に集めて，「探索的に他のどの商品と一緒に買うかの クロスをとるための層別変数にしています．」これと全く同じことをマーケ ッターの人が言うと「データマイニング的にバスケット分析をするためのセ グメンテーションエレメントとして利用して，リレーションを発掘するする のさ」となります．マーケッターの方の言葉はスマートです．うーむ． Yasuharu Okamoto <y-okamoto (at) mbox.kudpc.kyoto-u.ac.jp> さんは書きました： > データを集めてから適当な専門家のところに分析の相談に >行くのだろうと思いますが、データを集めてから分析法の >相談に行くというのでは調査の基本が問題だと思いました。私の >ところに来るわけはないので、こんな事を書く必要はないかも >しれませんが、データ収集・分析に関する日頃の疑問と >思って下さい。 ＰＯＳのように，営業していれば自然に数十万レコードのデータが溜まる時代 なので，切断や選抜効果を初めとする「後ろ向き調査」の欠点は，百も承知の 上でデータ解析をしなければ成らない時代が来ているのかもしれません．それ をカバーする技術が何であるかは分かりませんが．．．．． 皆様，議論に付き合ってくださり，ありがとう御座いました． -- -------------------------------------------------------------------------- TOYODA Hideki Ph.D., Associate Professor, Department of Psychology TEL +81-3-5286-3567 School of Lieterature, Waseda University toyoda (at) mn.waseda.ac.jp 1-24-1 Toyama Shinjyuku-ku, Tokyo 162-8644 Japan -----------------------------------------------------------------------
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