Type of data: Check all that apply. Use "Other" to specify other types so that we can include them in further updates. |
text
number
series
table
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Variable labels of dataset (the names of the variables) |
各サービスの利用履歴|ポイントの活用状況|購買履歴|ユーザの会員情報 |
Outline of data |
8000万を超える楽天会員の属性、購入履歴、カード、ポイント、クーポンなどのプロファイルデータを一元的に集約し、分析するためのDWH(データウェアハウス)。ビッグデータであるWebログと会員情報を組み合わせたデータ分析が可能になる。Webログ系をHadoopとCassandraで構築した基盤に蓄積する。グローバルなEC市場で楽天経済圏を拡大することを目指す。 |
Simulation process |
相関ルール、機械学習、分散処理、etc.(おそらく) |
Expected outcome of the process (obtained knowledge, analysis results, output of tools) |
ユーザーの行動を一定のロジックで分析すると、「ポイントをためるユーザー」「獲得したポイントをすぐに使うユーザー」「値引きに反応しないユーザー」などのさまざまなクラスタに分けられる。そして、このクラスタにはこのサービスが好まれるなどの傾向も見えてくる。 |
Anticipation for analyses/simulations other than the typical ones provided above |
web上での快適な(お買い物)体験をユーザに提供する。
web上の分析をきっかけに、webにとどまらず実世界で幸福な気持ちを維持できるための知見が得られる。 |
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