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<サンプルプロジェクト>Dataiku TShirtsでの売上の分析

サンプルプロジェクト「Dataiku TShirts」を使って、顧客が最初の購入を行った後の月間売上を予測する方法を学びます。また、有用な情報を共有する一つの方法としてダッシュボードの使用例を説明します。
※[サンプルを見る][プロジェクトを見る]ボタンで、Dataiku社のデモページに遷移します。
※デモページはChromeまたはFirefoxでご覧ください。

※このプロジェクトでは、チュートリアルの「Haiku Tシャツ会社」とは少し異なる外観を提供しています。

収入予測

ここでは、新規顧客が初回の購入を完了した際に、その顧客による月間収入を下記の手順により予測します。

  • 1.顧客管理システム(CRM)データとWebサイトでの行動履歴のデータを活用して予測モデルを作成します。
  • 2.このモデルが可能な限り最高の予測ができるよう最新のデータを使ってモデルを再トレーニングします。
  • 3.この最新モデルを使用して、新規顧客が今月どのくらいの収入を生み出すか予測します。

サンプルプロジェクトの探索

フロー
データとモデル処理のグラフィカルフロー。
右図の番号の意味は次の通りです。
<学習データ作成>
①:取得するデータセット(先月データ)
②:データ加工ステップ(レシピ)
③:加工後の学習用データセット
<予測モデルの作成と学習>
④:機械学習ステップ(レシピ)
⑤:学習済み予測モデル
<テストデータの作成>
⑥:取得する新規顧客データ
⑦:データ加工ステップ(レシピ)
⑧:加工後のテストデータ
<モデルを使用したテストデータの売上予測>
⑨:テストデータに対する売上予測ステップ(レシピ)
⑩:予測結果データ
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ダッシュボード
顧客と収益予測に関する有用な情報を共有します。
データプロジェクトの要素を、プロジェクトで作業している他のアナリストと共有したり、プロジェクトへの完全なアクセス権を持っていないユーザーと共有することが可能となります。
※一部のグラフでは、「Reverse Geocoding」プラグインのインストールが必要です。

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機械学習分析
人工知能モデルを使用してデータから有用な情報を得て、予測の対象である売上に影響を与える主要な要素を学び、さらなる分析を行うことができます。

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機械学習モデル
機械学習モデルは定期的に更新され、新規顧客の収入を予測します。顧客の最初の購入時に収集されたデータを使用して、新しい顧客が生み出す毎月の収益を予測します。

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Tシャツ・ビジネスで収入を予測するDataikuギャラリー、
サンプル・プロジェクトをご覧ください。
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