決定木分析(第1回) 売れる理由 売れない理由

決定木分析(第1回) 売れる理由 売れない理由

意思決定要因 優先順位  麺類が好物で、なかでも「うどん」が大好物です。「麺」が太くてもちもちしている、いりこのパンチが効いた「出汁」が好きです。ですからうどん屋を選ぶ基準は「麺」と「出汁」が優先されて、値段は数百円の違… 決定木分析(第1回) 売れる理由 売れない理由 の続きを読む

対応分析(第2回) スモールアンケートデータで実践

対応分析(第2回) スモールアンケートデータで実践

対応分析の基本形 とにかくやってみる  対応分析とは?数量化理論Ⅲ類の分析手法です。対応分析・数量化理論Ⅲ類をネットで調べても数学的すぎて理解できない!私自身がそうなのです。数学的素養ほぼゼロの私が対応分析・数量化理論Ⅲ… 対応分析(第2回) スモールアンケートデータで実践 の続きを読む

KHcoder 4. 語の取捨選択

KHcoder 4. 語の取捨選択

テキストマイニングツール「KHcoder」の活用メモ 開発者である樋口先生に感謝! 【今回の分析対象テキストはこちらからコピーできます】 強制抽出語 語を強制抽出します  「強制抽出」とは辞書機能では抽出不可能な「語」を… KHcoder 4. 語の取捨選択 の続きを読む

対応分析(第1回) テキストマイニングツールの仕事

対応分析(第1回) テキストマイニングツールの仕事

テキストマイニングイメージ 対応分析とは 分析ツール:KHcoder  対応分析とは、数量化理論Ⅲ類の分析手法でコレスポンデス分析でありまして、主成分分析との違いは・・・とにかく説明が難しいです。「言うは易く行うは難し」… 対応分析(第1回) テキストマイニングツールの仕事 の続きを読む

KHcoder 3 分析対象テキストの前処理

KHcoder 3 分析対象テキストの前処理

テキストマイニングツール「KHcoder」の活用メモ 開発者である樋口先生に感謝! 【今回の分析対象テキストはこちらからコピーできます】 前処理の実行 分析対象ファイルのチェック  「前処理」→「分析対象ファイルのチェッ… KHcoder 3 分析対象テキストの前処理 の続きを読む

回帰分析(第4回) 回帰直線の動き

回帰分析(第4回) 回帰直線の動き

回帰直線の動き スモールデータで確認してみる  大量データの回帰分析では一つや二つのデータをを削除したり入れ替えたりしたところで、回帰分析結果は微動だにしません。そこで、スモールデータサンプルを使い、回帰分析結果をダイナ… 回帰分析(第4回) 回帰直線の動き の続きを読む

KHcoder 2. 新規プロジェクト

KHcoder 2. 新規プロジェクト

テキストマイニングツール「KHcoder」の活用メモ 開発者である樋口先生に感謝! 【今回の分析対象テキストはこちらからコピーできます】 読込前に 機能確認 「新規」  分析対象テキストを読み込んで新規プロジェクトを作成… KHcoder 2. 新規プロジェクト の続きを読む

回帰分析(第3回) 外れ値ドリル

回帰分析(第3回) 外れ値ドリル

小売店の顧客構造 月間来店回数5回以下が主力  商店街を歩いていると布団店があります。布団がどのくらい売れているのか?東京都区部の年間消費額は1,767円(総務省:1世帯当たり年間の支出金額,購入数量及び平均価格)ですか… 回帰分析(第3回) 外れ値ドリル の続きを読む

KHcoder 1. テキストデータ

KHcoder 1. テキストデータ

テキストマイニングツール「KHcoder」の活用メモ 開発者である樋口先生に感謝! 【今回の分析対象テキストはこちらからコピーできます】 分析対象ファイル形式 分析対象テキストデータファイルの形式 「KHcoder」で分… KHcoder 1. テキストデータ の続きを読む

回帰分析(第2回)  店舗スタンダードを算出

回帰分析(第2回) 店舗スタンダードを算出

小売業態データ分析の基本 売上高の公式 売上高=客数×客単価 客数=顧客数×来店回数 客単価=一品単価×買上点数 1顧客あたり売上高=来店回数×客単価 店舗合計売上高=1顧客あたり売上高×顧客数  先日のこと、ある大学生… 回帰分析(第2回) 店舗スタンダードを算出 の続きを読む