戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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1 章　はじめに：データ分析思考

いう結論に落ち着くでしょう）。この時の予測はウォルマート社にとって役に立ちました。

しかしこうした予測は、ディルマン

CIO

が意図していた以上に広く適用可能なことなので

す。

ハリケーンに起因しており、しかも一目ではわからないようなパターンを発見することは

さらに意味のあることです。そのような価値の高いパターンを発見するために、分析担当

者はウォルマートが保持する膨大な量のデータの中から、過去の類似の状況（ハリケーン・

チャーリーのような）を調べ、普段のそれとは異なる各地域での商品需要を調べました。そ

うして抽出したパターンから、ウォルマートは普段とは異なる商品需要を予測し、ハリケー

ンがくる前に大急ぎで商品を仕入れることができました。

これは実際にあった事例です。ニューヨークタイムズ［

Hays, C. L. 2004

］は次のような記

事を掲載しています。「

...

専門家はデータマイニングを行って、そうした店舗である商品の

ニーズが高まったことを明らかにしました。それはお決まりの懐中電灯ではありません。」

ディルマン

CIO

はインタビューで次のように語りました。「以前は、ハリケーン通過時にス

トロベリーポップターツ（イチゴジャム入りスナックバー）が普段の７倍も売れているとは

知りませんでした」「そして、ハリケーン通過前のトップ販売商品はビールでした」

†

1.3

 例：顧客の乗り換えの予測

データ分析はどのように行われるのでしょうか。次に紹介する事例は、もっと典型的なビ

ジネスシナリオです。データの観点からこのシナリオをどのように扱うべきか検討してみま ...