マーケットバスケット分析は、カテゴリーやロケーションごとの売上や利益率のインサイトを得るために使用されます。多くの実店舗やオンラインショップで使われているレコメンデーションシステムのバックグラウンドで使用されています。学習されたアソシエーションルールは、一緒に購入されることが多い商品の組み合わせを提示します。

金融機関にとって、融資ポートフォリオに関連するリスクを予測し、関連する損失を必要な水準に抑えることは極めて重要なファクターです。また、金融機関が成功するためのもう一つの重要な要因は、融資希望者の情報を基に、その融資希望者がどの程度の損失を被る可能性があるのかを予測できることです。BellaDati アドバンスト IoT フレームワークは、機械学習スタジオを使用して、融資希望者の確率的な信用スコアリングを実行します。

このビデオでは、BellaDati IoTアナリティクス・フレームワークが、ヒッチセンサーからリアルタイムにデータを収集し、トラックドライバーの運転スタイルの改善や貨物の損傷低減に利用する様子を紹介しています。BellaDatiの分析は、貨物の安全性を高め、ディーゼル消費、トラックの償却、貨物の損害などの関連コストを削減に役立ちます。

BellaDati アドバンスド・アナリティクス・プラットフォームは、顧客をセグメント化し、それぞれのセグメントに対して、適切な価格で、適切な場所に、適切なメッセージで、オファーをバンドルする効率的なマーケティング戦略を設定するお手伝いをします。

マーケットバスケット分析は、カテゴリーやロケーションごとの売上や利益率のインサイトを得るために使用されます。多くの実店舗やオンラインショップで使われているレコメンデーションシステムのバックグラウンドで使用されています。学習されたアソシエーションルールは、一緒に購入されることが多い商品の組み合わせを提示します。

高品質なデータは、適切なビジネス上の意思決定、収益の増加、コスト削減の実現を可能にします。データのクリーニングにはコストがかかり、プロジェクト全体のコストの40%に達することもあります。一部の企業では、データの20～30%が欠落していることを理由に、分析から進んで除外しています。事実上、不正確なデータを当然のこととして受け入れているのです。この数十億ドル規模の課題を放置することは、根本的に間違っており、企業や政府のデータ重視の取り組みを支える土台を揺るがすことになります。