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博三 太田
非構造化データの構造化による消費者行動のより詳細な把握のイメージです。
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非構造化データの構造化 • 今年の秋口は、20代後半に、ニットのアイボリーのワン ピースのがよく売れている。 ↓ • 今年の秋口は、20代後半に、ニットのアイボリーのSサイ ズのワンピースがゆったりしていて、よく売れている。 日付
商品名 ジャンル(大分類) 商品カテゴリー(中分類) 商品カテゴリー(小分類) 商品価格 2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990 日付 商品名 ジャンル(大分類) 商品カテゴリー(中分類) 商品カテゴリー(小分類) 商品価格 サイズ 着心地感(画像内) クチコミ 2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990 フリー 身長159cm~163cm ゆったりだけど、着膨れしない 〃非構造化データを構造化します。 〃画像内の文字を抽出して、サイズや着心地 感/クチコミのデータ項目に補完します。
4.
技術面:非構造化データの構造化 〃自然言語処理の属性抽出の技術で、ユーザーの消費行動をより鮮 明に把握することができ、在庫調整や売上の戦略に繋がります! 〃他にも相性分析なども適用できます!! 日付 商品名 ジャンル(大分類)
商品カテゴリー(中分類) 商品カテゴリー(小分類) 商品価格 2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990 日付 商品名 ジャンル(大分類) 商品カテゴリー(中分類) 商品カテゴリー(小分類) 商品価格 サイズ 着心地感(画像内) クチコミ 2021年10月 ニット レディースファッション ワンピース ニット 3990 フリー 身長159cm~163cm ゆったりだけど、着膨れしない 〃非構造化データを構造化します。 〃画像内の文字を抽出して、サイズや着心地 感/クチコミのデータ項目に補完します。
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