AltPaperだから、こんな分析も簡単!〔連載第13回〕決定木分析

●分析CASE STUDY

「たくさんのデータから重要な法則を発見したい」
 

分析CASE STUDY「たくさんのデータから重要な法則を発見したい」
「利用が見込まれる人に向けて広告を出そうと思っている。利用金額が高い顧客はどんな特徴があるか調べてくれ」
 

決定木分析で、重要な要因の発見と顧客の分類ができます。
 

■調査方法

既存顧客の属性に関するデータと、1年間の利用金額を調べた。
 

■集計結果

利用額を左右する顧客属性を詳しく知りたい。
 

利用額を左右する顧客属性を詳しく知りたい

ターゲットとその他を比較して、差が大きい項目を知りたい(どの程度の差であれば大きいと言えるのかを知りたい)。
 

■分析結果

利用額に影響の強い顧客属性

利用額に影響の強い顧客属性として、結婚の有無・性別・年齢などが順に挙げられた。
 

■この結果を受けて

「利用金額が高いのは未婚の40代男性」と考えられたため、このセグメントに向けた広告を企画することになった。
 

■適用場面例

例えば、こんな時に役立ちます。

  • 売上記録をもとに、来客数に関連する要素(天候や気温など)を知りたい
  • 過去の顧客記録から保険の解約に影響する要因を調べ、解約可能性の高い顧客層を明らかにしたい
     

◎分析手法

<該当する分析手法・統計指標>

  • 決定木分析(分類木分析・回帰木分析)(CART・C4.5など)
     

<関連する分析手法・統計指標>

  • データ(値)を予測したい ⇒ (重)回帰分析
  • どのグループかを予測したい ⇒ 判別分析

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AltPaperだから、こんな分析も簡単!INDEX

  1. 効果の有無を知りたい(有意差検定)
  2. 比率の違いを確かめたい(分割表の分析)
  3. 結果の誤差を知りたい(信頼区間の推定)
  4. 調査に必要なデータ数を知りたい(サンプルサイズの計算)
  5. 異なる調査結果を比較したい(効果量の計算)
  6. データを予測したい(回帰分析)
  7. データを予測したい(判別分析)
  8. 関連を知りたい(相関分析)
  9. カテゴリ同士の関係を知りたい(コレスポンデンス分析)
  10. 分類をしたい(クラスター分析)
  11. 隠れた構造を探りたい(共分散構造分析)
  12. 満足度調査で改善すべき項目を探りたい(CSポートフォリオ分析)
  13. たくさんのデータから重要な法則を発見したい(決定木分析)
  14. 売れそうな価格帯を知りたい(PSM分析)
初出:2018年10月18日 / 編集:2019年07月16日

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