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。

在本研究中，我们解决了将数据挖掘技术应用于管理领域的问题，并为此提出了一个战略框架。首先，关于数据挖掘技术的应用问题，我们进行了各种实验并阐明了其有用性。特别是，早期发现忠诚客户（好客户）的研究解决了早期从新客户中识别好客户的问题，并建立了一个模型，可以以 85% 的概率预测一年后谁将成为好客户。使用两个月的数据建立。与传统方法相比，该方法成功地将预测概率提高了20%以上，并能够在现实世界中证明其有用性。此外，在策略框架方面，我们以承诺理论为中心研究了动态策略，构建了应用数据挖掘的基本框架。基本框架表明，构建信息系统时的设计理念和系统架构极其重要，并且灵活性对快速变化的环境中的成功具有重大影响。作为具体的设计理念，我们提出了基于历史的设计理念并开发了实现技术。采用它的公司已经能够显着降低成本。此外，还认识到了各种好处，例如缩短系统开发时间和提高可用性。未来我觉得我们需要在各个行业引入这种系统架构，并实验验证其有效性。然后，有必要与传统的设计理念进行比较并构建新的理论。

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。