データマイニング技術の適用問題と動学的戦略論の枠組みの提示

数据挖掘技术应用问题及动态策略理论框架介绍

• 批准号: 11730070
• 负责人: 矢田 勝俊
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Kansai University (2000)Osaka Sangyo University (1999)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11730070/
• 关键词: データマイニング; 戦略; システムアーキテクチャ; ロイヤルカスタマー; 予測; コミットメント; 履歴ベース; 経営データ; SDP; アソシエーションルール; 経営戦略; ナレッジマネジメント; データベース; マーケティング

本研究では、データマイニング技術の経営領域への適用問題に取り組み、またそのための戦略的枠組みを提示した。まず、データマイニング技術の適用問題に関しては、様々な実験を行い、その有用性を明らかにした。特にロイヤルカスタマー(優良顧客)の早期発見に関する研究で、新規顧客から早期に優良顧客を識別する問題に取り組み、2ヶ月間のデータで、1年後の優良顧客を85%の確率で予測できるモデルを構築した。これは従来の方法よりも、20%以上、予測確率を向上させることに成功しており、現実の世界での有用性を示すことができた。また、戦略枠組みにおいては、コミットメント論を中心に動学的戦略を研究し、データマイニング適用のための基礎的枠組みを構築した。基本的枠組みから得られる示唆は、情報システムを構築する際の設計思想、システムアーキテクチャが非常に重要であり、変化の激しい環境においては、その柔軟性が成功に大きな影響を与えることを明らかにした。具体的な設計思想として、履歴ベースという設計思想概念を提唱し、実装技術の開発を行った。その導入企業では、大幅なコスト削減が可能になった。また、システム開発期間の短縮、ユーザビリティの向上など、様々なメリットが認識された。今後は、こうしたシステムアーキテクチャを様々な業界で導入し、どのぐらいの効果があるかを実験、検証していかなければならないと考えている。そして、従来の設計思想との比較を行い、新しい理論構築をする必要があろう。

This study で は, デ ー タ マ イ ニ ン グ technology の 経 営 field へ の problem に み り group, ま た そ の た め の 戦 slightly 枠 group み を prompt し た. ま ず, デ ー タ マ イ ニ ン グ technology の problem に masato し て は, others 々 な be 験 を い, そ の usefulness を Ming ら か に し た. Special に ロ イ ヤ ル カ ス タ マ ー (customer) fine の early 発 see に masato す で る research, new rules on customer か ら early に excellent customer を recognition す る problem に take ヶ み り group and 2 months の デ ー タ で, 1 years の excellent customer を 85% の probabilistic で be で き る モ デ ル を build し た. こ れ は 従 to の way よ り も, more than 20%, to the measurement of probabilistic を upward さ せ る こ と に successful し て お り, now be の world で の usefulness を shown す こ と が で き た. ま た, 戦 slightly 枠 み に お い て は, コ ミ ッ ト メ ン を center に ト theory studies し 戦 slightly を, デ ー タ マ イ ニ ン グ applicable の た め の based group 枠 み を build し た. Basic 枠 group み か ら have ら れ る business は, intelligence シ ス テ ム を build す る international design ideas, シ の ス テ ム ア ー キ テ ク チ ャ が very important で に あ り, - の excitation し い environment に お い て は, そ の softness が に big success き な influence を and え る こ と を Ming ら か に し た. Specific な design と し て, bearing ベ ー ス と い う design concept を sing し, be installed technology の open 発 を line っ た. Youdaoplaceholder0 そ importing enterprises で で and significantly なコスト cutting が may になった. During the development period of また and システム, the <s:1> is shortened, the ユ また ザビリティ <s:1> is directed upwards at な な, and the 々なメリットが is recognized as された. Future は, こ う し た シ ス テ ム ア ー キ テ ク チ ャ を others 々 な industry で import し, ど の ぐ ら い の unseen fruit が あ る か を be 験, 検 し て い か な け れ ば な ら な い と exam え て い る. Youdaoplaceholder0 そ て and 従 are used to compare を design ideas と and を, and new theoretical construction をする is necessary があろう.

项目成果

矢田勝俊: "「アソシエーションルールを用いた販売促進」"『第1回データマイニングワークショップ講演論文集』. 31-38 (1999)

Katsutoshi Yada：“‘使用关联规则进行销售’”第一届数据挖掘研讨会论文集 31-38 (1999)。

K.Fujisawa,Y.Hamuro,N.Katoh,T.Tokuyama,K.Yada: "Approximation of Optimal Two-Dimensional Association Rules for Categorical Attributes Using Semidefinite Programming"Proceedings of First International Conference DS'99. 1721. 148-159 (1999)

K.Fujisawa、Y.Hamuro、N.Katoh、T.Tokuyama、K.Yada：“使用半定规划对类别属性的最优二维关联规则进行近似”第一届国际会议 DS99 的论文集。

矢田勝俊,加藤直樹,羽室行信: "顧客の購買履歴からのデータマイニング"発見科学とデータマイニング. 169-178 (2000)

Katsutoshi Yada、Naoki Kato、Yukinobu Hamuro：“从客户购买历史中进行数据挖掘”Discovery Science and Data Mining 169-178 (2000)。

藤沢克樹: "Approximation of Optimal Two-Dimensional Association Rules for Categorical Attributes Using Semidefinite Programming"Lecture Notes in Artificial Intelligence. 1721. 148-159 (1999)

Katsuki Fujisawa：“使用半定规划近似最优二维关联规则”人工智能讲义。1721。148-159（1999）

K.Yada,N.Katoh,Y.Hamuro: "The Discovery of Customer Loyalty from Newcomers"Proceeding of 2000 MIS/OA International Conference. 185-189 (2000)

K.Yada，N.Katoh，Y.Hamuro：“新人中客户忠诚度的发现”2000 年 MIS/OA 国际会议论文集。