テキストマイニングの手法

1. マーケティング情報の変遷

＜数値情報から文書情へ＞
＜売上情報から挙動情報へ＞

2. 顧客の声が経営を変える

3. 顧客の声を経営に生かす

１） マーケティング戦略
２） 品質情報戦略
３） 顧客対応戦略

4. テキストマイニングの概要と活用事例

１） テキストマイニングとは
２） 知識の学習機能
３） 概念検索機能
４） 自動分類機能
５） 適用事例と少数意見の抽出

5. KMとテキストマイニング

１） KMは情報＆知識の量産手法
２） データ、情報、知識への変換：ツール無しでは実現できない
３） 知識の量産手法

6. テキストマイニングが実現する知的生産性の向上

1. 顧客サービスの現状と課題

2. テキストマイニングが実現する顧客志向経営：顧客情報直結構想

１） 「顧客の声」を最重要視する
２） テキストマイニングの導入方策
３） 顧客志向経営：テキストマイニングが実現する顧客情報直結構想

3. 顧客サービス戦略の転換：「顧客サービス戦略本部」へ

1. 文書情報処理の歴史

１） 検索機能
２） 分類機能

2. テキストマイニングの誕生：知識の自動生成機能の出現

１） 数値情報と文書情報での支援機能の違い
２） 文書情報を概念的に把握する方法

3. テキストマイニングの基本技術

１） 「知識」の自動学習
２） 文書内容の概念的把握
３） 多次元ベクトル空間の次元数について

4. テキストマイニングの基本機能

１） 概念検索機能
２） 自動分類機能
３） 分析機能

1. テキストマイニングによる知識発見の支援

2. 主要分野への適用手法とシステム構築

１） マーケティング戦略
２） 品質向上戦略
３） 顧客対応戦略

3. テキストマイニング手法の比較

1. 基幹となる「情報の流れ」を作る：「枯れない情報」である事

2. 業務を細分化し、体系化する

3. 収集データの質的向上

4. 分析スキルの向上

5. 適用拡大と活用の活性化

１） 企業における活用推進
２） 教育分野での活用

1. これまでのまとめと現状認識

2. ビジネスでの近未来展開＜データマイニングとの連携が基本＞

１） マーケティング戦略
２） 品質向上及び商品企画戦略
３） 顧客対応戦略

3. 知識発見の支援

１） KDDの進展
２） 分類の本質：類似性の発見

4. テキストマイニングの将来展開