情報収集とは

特定の業界ではデータマイニングとしてよく知られている情報収集は、大量のハードコピー情報とデジタル化された情報の両方を収集して認定する方法です。 情報収集の大部分は、データの分析にかかっています。 情報を収集、分類、および要約することにより、ユーザーは気付かれない関係や傾向を判断できます。 このような情報は、マーケティングの専門家、研究者、小売店の所有者、市場アナリスト、会計の専門家、および他の多くの専門家、事業体、および統計学者に役立ちます。

コンピューターは情報収集の中心です。 顧客記録、オンラインデータベース、または国際的な小売記録から大量のデータをマイニングするには、紙で収集、要約、および分類するのに何年もかかる可能性があります。 データマイニングソフトウェア製品およびコンピューターを介した自動分類を組み込む他の方法により、大量の情報をより高速かつ正確に処理できます。 たとえば、自動化された情報収集は、さまざまな全国の小売店で数十万人の顧客の買い物習慣をすぐに追跡、ソート、および要約できます。

経済学とマーケティング戦略の開発は、情報収集技術の2つの最も一般的な用途です。 たとえば、大学や政府機関は、製造業などの特定の産業に関する数千の情報を収集して集約する場合があります。 情報収集技術を使用して、研究グループは、平均原材料価格、特定の製品の生産の上昇、製造時間の履歴データ、さらに特定の商品の輸出入の傾向などの経済動向を見つけることができます。

マーケティングの専門家や小売業者は、データマイニングやその他の情報収集方法を使用して、いくつかの用途を挙げると、ショッピング習慣、販売コスト、在庫レベルの傾向を特定します。 ほとんどの男性が買い物をする曜日や、平均的な家族が地元の食料品店を愛用する回数などの特定の情報は、店主やマーケティングの専門家に貴重な情報を提供します。 このタイプの情報に基づいて、効果と成功を最大化するために、販売イベント、顧客報酬プログラム、および価格戦略を開発および計画できます。

大量の情報内の傾向とパターンを特定し、異なるデータ間の関係を確立することは、将来のパフォーマンスを予測する際に使用する意味のある履歴データをコンパイルするのに役立ちます。 コンピュータ化された販売記録や会計情報などのトランザクションデータは、単一のビジネスに適用される場合に情報収集に一般的に使用されるデータの一種です。 業界全体の販売、現地市場の予測、未加工品の購入などの業界データは、大規模な情報収集に使用されるすべての種類のデータです。 通常、大規模なデータマイニングプロジェクトは、金融または経済のアナリストによって実行され、産業または国の傾向を特定します。