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西牧洋一郎(著) 「実践　IBM SPSS Modeler 〜顧客価値を引き上げるアナリティクス」

 

データマイニングから機械学習まで、高度な分析機能により意思決定に必要な情報をもたらす予測分析プラットフォームIBM SPSS Modeler。

専門的なデータサイエンスの知識を持たない方でも、分かりやすいGUIによる操作で、簡単にデータマイニングを行うことができます。

でも、Excelしか使ったことがない自分にはちょっとハードルが高いかも、と思っていませんか？

本書では、SPSS Modelerのエキスパートが、百貨店における顧客分析業務を例に取って、業務ですぐに役立つ分析手法を中心にわかりやすく解説します。

詳細な操作ガイド付きなので、入門者はもちろん、Modeler経験者にもきっと新たな発見があるはず。

さあ、あなたもデータサイエンティストへの第一歩を!

 

【目次紹介】

 

第1章　顧客分析をはじめる前に

1-1 顧客分析の5つの業務課題

1-2 顧客を捉える4つのデータ

1-3 顧客分析の核となる3種類のデータマイニング手法

1-4 顧客分析の道具を準備する（セットアップと基本動作）

 

第2章　顧客構造を理解し、顧客価値を定量化する

2-1 購買明細データを用いた顧客行動の要約

2-2 購買金額ランクと優良顧客の定義

2-3 RFMスコアと顧客の理解

2-4 顧客行動の特徴を捉える

2-5 デシル分析

 

第3章　顧客の行動パターンを発見する

3-1 アソシエーションルール

3-2 協調フィルタリング

3-3 時系列アソシエーション

3-4 アソシエーションルールの留意点

 

第4章　顧客の行動を分類する

4-1 クラスタ分析による顧客行動の類型化

4-2 クラスタグループの特徴を理解する

4-3 クラスタに応じたレコメンデーション

4-4 顧客クラスタリングの留意点

 

第5章　顧客の行動を予測する

5-1 キャンペーンの反応予測

5-2 休眠の判別予測

5-3 顧客と商品のマッチングによるレコメンデーション

5-4 判別予測モデルの留意点

 

第6章　顧客分析基盤を確立する

6-1 ビッグデータをハンドリングする

6-2 分析プロセスを効率化する

6-3 分析プロセスを自動化する

6-4 分析結果を業務に組み込む

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