●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」
　

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。
　

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