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。