実践！ ケーススタディから学ぶテキストマイニング

これまではテキストマイニング、データマイニングをする上での手法や注意点を紹介した。第5回の今回は、データをビジネスに活かす方法、特に組織作りについてお伝えしよう。

過去3回目の連載では、テキストマイニングの概論と、意図したインサイトを導き出す手法をご紹介した。しかしこれだけですべて上手く分析できる、というわけではない。テキストマイニングには、分析結果の信頼性を大きく左右するさまざまなワナが存在するのだ。第4回は、正確なインサイトを導き出すため、分析のプロセスにおいて注意すべきポイントについてお伝えしよう。

過去2回分の連載記事を通じて「テキストマイニング実施の価値とは何か」「一般的にどういった手法があるか」をご紹介してきた。第3回である今回は、実際にOKWave.jpに集まったQ&A投稿とそれを基にした分析レポートを題材に、テキストマイニングによって意図したインサイトを導き出すプロセスを具体的にご紹介していこう。

テキストマイニングに取り組む際は、実施の目的に照らして最適な分析手法を選定する必要がある。多様な分析手法の長所／短所について、それぞれ個別に解説する。

市場分析や製品サービス改善など、幅広い領域において注目を集めているビッグデータ活用。企業はいかにして効率的／効果的に取り組むべきか？ オウケイウェイヴのOKWave総合研究所 所長 佐藤哲也氏が、独自のQ&Aデータと分析ノウハウを用いて分かりやすく解説する。