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

こんな調査・分析を実施するなら…
「安い」「速い」「簡単」な AltPaper にお任せ

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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