SPSS Modeler 顧客分析

データマイニングの手法

IBM SPSS Modeler はデータマイニングを行うための強力なツールです。

顧客の行動分析を、カテゴリーデータやスケールデータから予測する方法、あるいはクラスタリングとアソシエーションのモデルを利用する方法を解説したコースをご紹介します。

■ 顧客分析【予測モデル:カテゴリ編】

■ MLA38：IBM SPSS Modeler 顧客分析【予測モデル:カテゴリ編】

データマイニングツールであるModelerを使用し、カテゴリデータの予測を行う方法をを習得することを目的としたコースです。
たとえば、顧客が他のプロバイダまたはブランドに切り替えるかどうか(離反予測)や顧客が特定の広告キャンペーンに応答するかどうかなどを予測したい場合に用いることができる予測モデルの手法を紹介します。

講習用テキストより

【コース内容】

1. カテゴリ型フィールドの予測
2. CHAIDのインタラクティブモデル
3. その他のインタラクティブモデル
4. 直接モデルの作成
5. 従来の統計モデル
6. マシンラーニングモデル

■ 顧客分析【予測モデル:スケール編】

■ MLA39 ：IBM SPSS Modeler 顧客分析【予測モデル:スケール編】

データマイニングツールであるModelerを使用しスケール(連続型)データの予測を行う方法を習得することを目的としたコースです。
たとえば、顧客の契約期間や顧客の購入金額かなどを予測したい場合に用いることができる予測モデルの手法を紹介します。

講習用テキストより

【コース内容】

1. 連続型フィールドの予測
2. インタラクティブモデル作成でのルール算出
3. 直接モデル作成でのルール算出モデル
4. 従来の統計モデル
5. マシンラーニングモデル

■ 顧客分析【クラスタリング&アソシエーションモデル編】

■ ML0R4 ：IBM SPSS Modeler 顧客分析【クラスタリング&アソシエーションモデル編】

IBM SPSS Modelerのモデリングの3つのアプローチである、プレディクティブ(予測)、クラスタリング、アソシエーション(連関)の中からクラスタリングとアソシエーションのモデルを習得することを目的としたコースです。
クラスタリングには、Kohonen,K-Means,Two-Stepの手法があります。これらの概念を理解し、モデルを作成します。
クラスタリングは、顧客や商品、店舗などを対象にして、同じようなものを分類する際に利用します。
分類されたクラスタの特徴から、ターゲットの絞り込みや傾向を把握することができます。
また、アソシエーションには、Apriori、Carmaとシーケンスの手法があります。これらの概念を理解し、モデルを作成します。アソシエーションルールは、マーケットバスケット分析のように併売傾向を把握したり、商品の陳列や広告の掲載、不適切なルーティンワークの発見などに役立ちます。