RFM分析 – エクセル編
顧客をグループ化し、その特徴を理解しようとするRFM分析。実践では「常連客」「休眠客」のようなグループ化を目的とせず、「購入金額が高い顧客」でも「最終来店日」「来店頻度」には様々なパタンがあって一括りにはできないことを教えてくれるのがRFM分析なのうだろう。とにかくグループ化が難しい!
非数学的「なんか知らんけど」解説
顧客をグループ化し、その特徴を理解しようとするRFM分析。実践では「常連客」「休眠客」のようなグループ化を目的とせず、「購入金額が高い顧客」でも「最終来店日」「来店頻度」には様々なパタンがあって一括りにはできないことを教えてくれるのがRFM分析なのうだろう。とにかくグループ化が難しい!
アソシエーション分析用のテキストデータをKHcoderの共起ネットワークで表現すると、いい感じのネットワーク図を描くことができる!と思ったら、案外だった。
>トレーニング用データはこちら エクセルでアソシエーション分析は困難 アソシエーションの組み合わせ数 商品が「A、B、C」3種類で考えてみます。{A}=>{B}、{B}=>{A}{A}=>{C}、{C}… アソシエーション分析(再び)-1 の続きを読む
<重要> Rを「管理者として実行」で開きます。・Rを右クリック「管理者として実行」を選択します。 「管理者として実行」しないときは、パッケージがダウンロードフォルダーへ保存されて、インストールが失敗することがあります。… Rへパッケージをインストールする方法 の続きを読む
テキストマイニングした「語」を出現回数と時間軸でクラスタリング。タブローとRの連携方法も解説しています。 年度と出現回数のクラスタリング 年度と出現回数 前回の投稿では、段落の出現順位(昇順)をidをつかって変数にして… 年次経済財政報告(経済財政白書)第3回 の続きを読む
たいがいのことができるタブロー、はたして、デンドログラムを描画できるのでしょうか?
自己組織化マップが示すこと 関数「som」 自己組織化マップを作成するためのR関数は「som」です。関数「som」を使用して「語」と「語」の距離を計算します。この距離をもとに「語」をXY座標へプロットし、それぞれの座標… KHcoder 25. 自己組織化マップ(第2回) の続きを読む
【今回の分析対象テキストはこちらからコピーできます】 自己組織化マップについて チャレンジしてみた 分析対象テキストはこれまで通り「好きなすしネタ」です。・集計単位=「段落」(12段あります)・最小出現数=1(32「語… KHcoder 24. 自己組織化マップ(第1回) の続きを読む
たいがいのことができるタブロー、はたして、対応分析図をから「語」が出現する位置へドリルダウンできるのでしょうか。
カイ2乗値とは何か?解るようで解りにくいような解説とカイ2乗値の計算ロジックについて