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2013年「食品分野」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5月¥100,000 (税別)
PDF(CD-R)
47

*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年度がスタートして早2ヶ月が経ったが、「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、食品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「食品分野」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、「食品分野」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、「食品分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
≪合計686件の食品分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・ 「食品分野」 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4月25日(調査開始)~2013年5月11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5月13日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

 



目次

【目次】

Ⅰ.総括 編 P1

1)大分類&集計・分析(合計 686件の食品×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 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:食品種別情報 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:安全情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:食品添加物情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:市場・市況情報 P6
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:消費者情報 P7
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:製造・流通情報 P8
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:食品成分情報 P9
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:農業・酪農情報 P10
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 686件の食品×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:その他情報 P11
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品種別情報×加工食品(抽出件数:8件) P12
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品種別情報×健康食品(抽出件数:26件) P13
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品種別情報×その他食品(抽出件数:21件) P14
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:安全情報×安全管理関連(抽出件数:50件) P15
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:安全情報×違反・回収・苦情関連(抽出件数:25件) P16
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:安全情報×健康食品関連(抽出件数:30件) P17
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:安全情報×検査関連(抽出件数:71件) P18
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:安全情報×食中毒関連(抽出件数:28件) P19
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:安全情報×食品表示関連(抽出件数:39件) P20
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品添加物情報×中分類なし(抽出件数:28件) P21
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:市場・市況情報×中分類なし(抽出件数:11件) P22
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:消費者情報×健康管理関連(抽出件数:17件) P23
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:消費者情報×食事関連(抽出件数:34件) P24
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:消費者情報×料理関連(抽出件数:6件) P25
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:製造・流通情報×原材料関連(抽出件数:34件) P26
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:製造・流通情報×製造関連(抽出件数:31件) P27
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:製造・流通情報×販売関連(抽出件数:33件) P28
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:製造・流通情報×流通関連(抽出件数:24件) P29
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品成分情報×含有成分関連(抽出件数:86件) P30
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品成分情報×脂肪関連(抽出件数:15件) P31
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品成分情報×成分表示関連(抽出件数:10件) P32
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:食品成分情報×その他(抽出件数:20件) P33
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:農業・酪農情報×農業関連(抽出件数:18件) P34
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:農業・酪農情報×酪農関連(抽出件数:7件) P35
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:その他情報×飲食店関連(抽出件数:4件) P36
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:その他情報×輸出入関連(抽出件数:6件) P37
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計686件の食品×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:その他情報×その他(抽出件数:4件) P38

12)食品分野×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:686件> P39

奥付け

 

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