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2013年「クルマ(車)分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

 

出版社 出版年月電子版価格 ページ数
ESP総研
2013年4月¥100,000 (税別)
PDF(CD-R)
40

*Excel(集計&加工用Lowデータ)も添付します。

サマリー

【はじめに】

 2013年度がスタートしたが、「ビッグデータ(BigData)」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

 中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ(BigData)」の「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」ならびに「活用シーン(そのデータを活用した斬新な未来シーン)」について調査&レポート化して欲しい!といった声が高まっている 。
 
 背景にあるのは、 「ビッグデータ(BigData)」を収集・蓄積・保存、解析(マイニング)、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」 を網羅的且つ多層的に把握したい!といった要望・リクエストがある。

 こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「クルマ(車)分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査 ”をレポート化することとなった。

 この調査報告書が「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

 

【サブタイトル】

~ 「ビッグデータ(BigData)」時代を睨み、「クルマ(車)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、「クルマ(車)分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索≪合計833件のクルマ(車)分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・ 「クルマ(車)分野」 全般  

【調査方法】

・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査&レポート期間】

・ 2013年3月21日(調査開始)~2013年3月31日まで深堀調査を実施した。その後、レポーティング(集計&分析)を実施し、2013年4月2日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。



目次

Ⅰ.総括 編 P1

1)大分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) P2
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:自動車情報 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:商用車・交通機関情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:環境・気象情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:商業・その他情報 P6
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:自動車情報×運転・ドライバー関連(抽出件数:82件) P7
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:自動車情報×時間関連(抽出件数:25件) P8
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:自動車情報×車両・車載器関連(抽出件数:311件) P9
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:自動車情報×走行・移動関連(抽出件数:127件) P10
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:自動車情報×自動車燃料関連(抽出件数:21件) P11
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類×中分類:自動車情報×道路関連(抽出件数:142件) P12
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:商用車・交通機関情報×タクシー関連(抽出件数:6件) P13
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:商用車・交通機関情報×トラック・その他商用車関連(抽出件数:15件) P14
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:商用車・交通機関情報×バス関連(抽出件数:7件) P15
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:商用車・交通機関情報×電車関連(抽出件数:7件) P16
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:環境・気象情報×環境・災害関連(抽出件数:8件) P17
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:環境・気象情報×気象関連(抽出件数:12件) P18
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:環境・気象情報×周辺・周辺施設関連(抽出件数:13件) P19
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:商業・その他情報×新車・中古車販売関連(抽出件数:37件) P20
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計 833 件の車×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:商業・その他情報×その他(抽出件数:20件) P21

7)クルマ(車)分野×詳細なデータ種類・情報内容(大分類・中分類・小分類) Lowデータ <合計:833件>  P22

奥付け

 

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