中級
チャプター 3つ · 1時間 25分
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こんなことを学びます

オンライン書店を利用する顧客の特徴とは?

因子分析を使うことで、調査で示された顧客の特徴がわかる!

顧客分析でグループ分けしよう!

クラスタリングを使用すると、類似のパターンを示す顧客をグループ化できます。

クラスについて


D.R.M.のためのデータ分析実習第2部

このクラスを受講しているなら、おそらくあなたが最初のクラスを受講した人でしょう。クラス1では、基本的な統計理論を学び、Pythonで独自の統計ツールを作成する時間がありました。ここまでしか聞いたことがなくても、データ分析のほとんどの問題を難なく解くことができると言っても過言ではありません。


このセッションでは、さらに一歩進んで、多変量データを分析するための方法論について学びます。


多変量データとは、オブジェクトに複数の特性があることを意味します。たとえば、私という名前の人には、年齢、年齢、性別、職業などさまざまな特性があります。これは多変量データです。


多変量データを使用するタイミング


マーケティング予算が限られているときに、最大の効果を発揮してマーケティングを行うことを想像してみてください。


これを履歴データで解決できますか?もちろん可能です。


まず、過去のマーケティング活動からすべてのデータを収集します。(クラス1で習ったパンダを使う)

顧客のさまざまな特性(年齢、性別、職業、購入回数など)をすべて1つの単位にまとめます。その後、マーケティングに反応した顧客をその反応度に応じて分け、単一の変数にしてクラスタリングを行います。(階層的クラスタリングを使用)

クラスターが終わったら、マーケティングに頻繁に反応する顧客の特徴を抽出します。(デシジョンツリーを使用)

マーケティングは、これらの特性に合致する顧客のみを選択することによって行われます。

マーケティングパフォーマンスの集約。

過去と比較して本当に費用対効果が高いかどうかを確認してください。


これで、多変量データ分析は終了です。どう思いますか?


上記の内容はすべてレッスンに含まれています。

この講座を聞けば、上記のような問題を簡単に解決できると確信しています!

コースエフェクト


  • 多変量データを分析できるようになります。

  • 効果を検証できます(マーケティング、レコメンデーションなど)。

  • 何をするにしても、データがあれば、それに基づいてより良い決定を下すことができます。

推奨ターゲット


  • De.R.M. クラス1を受講して、データ分析が上手になりたい方

  • データ分析に機械学習を使いたい方

受講前の注意事項


  • クラス1と同じ。ノートパソコンとインターネットしかない場合は、講座を受講して練習することができます。

このクラスが特別であるNの理由


説明を難しくするつもりはない。直感的にすぐに使えるように、実践的なアプローチを取っています。


❶ 主成分分析と因子分析の違いは?


  • お客様の代表的な特徴をいくつかのカテゴリーに分けることは可能でしょうか?主成分分析

  • 顧客に共通する特徴は何か?因子分析

❷ 顧客を特性別にグループ分けしよう!クラスタリング


  • お客様は代表的なグループをいくつ分けていますか?

  • 価格に敏感な顧客を軍以外の顧客と共有することは可能ですか?

  • マーケティングに反応する顧客を選定して、ターゲットを絞ったマーケティングを行うにはどうすればいいですか?

  • クラスタリングがその答えです!

❸ このグループの顧客の特徴は何か?ディシジョンツリー!


  • 機械学習はパターンの学習に長けていますが、パターンの解釈にも使用できます。

  • 顧客をクラスタリングでグループ化すると、そのグループの特徴をデシジョンツリーに抽出できます。

カリキュラム

クリエイター紹介

ジョルド

ジョルド

[キャリア]

-KAISTで産業・システム工学の修士号を取得

-元) KAIST学部コーディングインストラクター

-元) LG CNS人工知能実践インストラクター

-元) KB金融ホールディング推薦制度モデリング実務講師

-元) 金融会社推薦システム開発者

-(現在) 金融会社データアナリスト


[ごあいさつと簡単な紹介]

こんにちは、データサイエンティストのJordoです。難しくて曖昧な統計と機械学習を、楽しい実例を交えて説明します。



私の名前はJordoです。KAISTでインダストリアルエンジニアリングの修士号を取得し、現在は金融会社で実践的なデータアナリストとして働いています。


7年以上データ分析に携わってきた経験と実践的な知識を共有するためにこのコースを始めました。


個人的には、外部やオフラインの個別指導講座を行っている中で、データ分析は難しすぎると思っている人が多いと感じました。

どのくらいの統計情報を知る必要がありますか?コーディングはどう?私は開発者じゃないの?専攻すらしないの?

心配するかもしれませんが、あまり心配しないでください。

データ分析の目的は何ですか?

結局のところ、その会社にはどんな問題があるのか、

その問題を解決するための素材としてデータを活用し、

問題解決に役立つ仮説を検証することです。

これがデータ分析の目的であり、その存在理由です。

7年以上の実務経験を振り返ると、実際には自分が書いたものしか使っていません。

もちろん、他に何か知っているなら、知らないよりはましです。

しかし、私たち全員が学生時代ほど時間があるわけではないので、最小限の時間で最大限の効率を引き出してみませんか?

というわけで、この講座を用意しました。

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