●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
こんな調査・分析を実施するなら…
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AltPaperだから、こんな分析も簡単！INDEX
- 効果の有無を知りたい（有意差検定）
- 比率の違いを確かめたい（分割表の分析）
- 結果の誤差を知りたい（信頼区間の推定）
- 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）
- 異なる調査結果を比較したい（効果量の計算）
- データを予測したい（回帰分析）
- データを予測したい（判別分析）
- 関連を知りたい（相関分析）
- カテゴリ同士の関係を知りたい（コレスポンデンス分析）
- 分類をしたい（クラスター分析）
- 隠れた構造を探りたい（共分散構造分析）
- 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）
- 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）
- 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 |
