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2013年「高齢者・シニア分野」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8月¥100,000 (税別)
PDF(CD-R)
63

*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既に4ヶ月が経過したが、「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、食品分野、エネルギー分野、製造分野、流通分野、公共分野、金融分野、マーケティング分野、高齢者・シニア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「高齢者・シニア分野」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、「高齢者・シニア分野」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、「高齢者・シニア分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
≪合計1,263件の高齢者・シニア分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・ 「高齢者・シニア分野」 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5月10日(調査開始)~2013年8月4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8月11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 1,263件の高齢者×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 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:医療・健康情報 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:介護・福祉情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:防災・防犯情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:高齢者施設情報 P6
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:社会活動・外出情報 P7
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:生活・活動情報 P8
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:支援サービス・制度情報 P9
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:統計・調査情報 P10
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,263件の高齢者×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1,263件の高齢者×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:医療・健康情報×医療機関関連(抽出件数:121件) P12
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:医療・健康情報×医療費・保険関連(抽出件数:11件) P13
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:医療・健康情報×薬・医薬品関連(抽出件数:29件) P14
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:医療・健康情報×健康・予防関連(抽出件数:82件) P15
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:医療・健康情報×症状・病気関連(抽出件数:63件) P16
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:医療・健康情報×生体情報関連(抽出件数:91件) P17
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:介護・福祉情報×※中分類なし(抽出件数:49件) P18
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:防災・防犯情報×防災関連(抽出件数:23件) P19
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:防災・防犯情報×防犯関連(抽出件数:29件) P20
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:高齢者施設情報×※中分類なし(抽出件数:28件) P21
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:社会活動・外出情報×※中分類なし(抽出件数:36件) P22
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:生活・活動情報×センサ関連(抽出件数:34件) P23
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:生活・活動情報×位置情報関連(抽出件数:23件) P24
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:生活・活動情報×運転・交通関連(抽出件数:32件) P25
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:生活・活動情報×運動・歩行関連(抽出件数:34件) P26
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:生活・活動情報×家電・通信機器利用関連(抽出件数:48件) P27
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:生活・活動情報×活動・行動関連(抽出件数:50件) P28
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類×中分類:生活・活動情報×経済関連(抽出件数:24件) P29
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類×中分類:生活・活動情報×消費行動関連(抽出件数:38件) P30
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類×中分類:生活・活動情報×食事関連(抽出件数:29件) P31
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類×中分類:生活・活動情報×世帯・家族構成関連(抽出件数:37件) P32
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類×中分類:生活・活動情報×生活関連(抽出件数:159件) P33
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類×中分類:生活・活動情報×その他(抽出件数:38件) P34
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:支援サービス・制度情報×※中分類なし(抽出件数:22件) P35
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:統計・調査情報×調査関連(抽出件数:16件) P36
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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:統計・調査情報×統計関連(抽出件数:77件) P37
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,263件の高齢者×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×※中分類なし(抽出件数:40件) P38

12)高齢者・シニア分野×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:1,263件> P39
奥付け

 

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