~ 「ビッグデータ (BigData)」 時代を睨み、「流通分野」 に属するあらゆる 「データ (種類)」 の網羅的な抽出調査を実施、「流通分野」 で活用価値の高い 「データ」 の徹底探索 ≪合計1,012件の流通分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫ ~
I. 総括 編
1) 大分類&集計・分析
合計 1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化
2) 大分類×中分類&集計・分析
<1> 卸業情報
<2> 価格情報
<3> 経営情報
<4> 決済・売上情報
<5> 小売情報
<6> 顧客情報
<7> 在庫情報
<8> 市場情報
<9> 受発注情報
<10> 商品情報
<11> 製造・生産情報
<12> 入出荷情報
<13> 物流情報
<14> 不動産業流通情報
<15> その他
3) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>卸業情報 × ビッグデータ】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 10件)
4) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>価格情報 × ビッグデータ】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 21件)
5) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>経営情報 × ビッグデータ】
<1> 営業・経営関連 (抽出件数 : 42件)
<2> 経費関連 (抽出件数 : 14件)
<3> 取引関連 (抽出件数 : 19件)
6) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>決済・売上情報 × ビッグデータ】
<1> 決済関連 (抽出件数 : 21件)
<2> 購買関連 (抽出件数 : 8件)
<3> 請求関連 (抽出件数 : 38件)
<4> 売上関連 (抽出件数 : 37件)
7) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>小売情報 × ビッグデータ】
<1> POS関連 (抽出件数 : 46件)
<2> 価格関連 (抽出件数 : 12件)
<3> 店舗管理関連 (抽出件数 : 42件)
<4> 販促関連 (抽出件数 : 25件)
<5> 販売関連 (抽出件数 : 57件)
<6> その他 (抽出件数 : 13件)
8) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>顧客情報 × ビッグデータ】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 37件)
9) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>在庫情報 × ビッグデータ】
<1> 在庫関連 (抽出件数 : 55件)
<2> 返品・欠品関連 (抽出件数 : 9件)
10) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>市場情報 × ビッグデータ】
<1> アンケート・調査関連 (抽出件数 : 10件)
<2> 外部環境関連 (抽出件数 : 5件)
<3> 市場関連 (抽出件数 : 29件)
<4> 消費者関連 (抽出件数 : 28件)
11) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>受発注情報 × ビッグデータ】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 98件)
12) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>商品情報 × ビッグデータ】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 97件)
13) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>製造・生産情報 × ビッグデータ】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 31件)
14) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>入出荷情報 × ビッグデータ】
<1> 検品関連 (抽出件数 : 13件)
<2> 出荷関連 (抽出件数 : 47件)
<3> 入荷・仕入関連 (抽出件数 : 25件)
15) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>物流情報 × ビッグデータ】
<1> 仕分関連 (抽出件数 : 11件)
<2> 納品関連 (抽出件数 : 24件)
<3> 配送関連 (抽出件数 : 23件)
<4> その他 (抽出件数 : 22件)
16) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>不動産業流通情報 × ビッグデータ】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 31件)
17) 大分類×中分類×小分類&集計・分析 【流通分野>その他】
<1> ※中分類なし (抽出件数 : 12件)
18) 流通分野×詳細なデータ種類・情報内容 (大分類・中分類・小分類) ローデータ <合計 : 1,012件>