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ゲインチャートから利益が最大化するスコアを求める(SPSS Modeler データ加工逆引き8-9)

Last updated at Posted at 2022-09-14

ゲインチャートから利益が最大化するスコアを求める

スクリーンショット 2022-08-21 8.05.42.png

1.想定される利用目的

・顧客ターゲットリストのどこまでを施策対象にするかを確定する
・設備の突発保守をどの範囲に設定するかを確定する

2.サンプルストリームのダウンロード

3.サンプルストリームの説明

スクリーンショット 2022-08-20 21.19.45.png

dからmまでのプロセスは逆引き8-8と本質的には同じです。そちらも併せて参照ください。

a.入力するデータは以下の通りです。推奨販売商品の購入の予測するモデルを作成した後の結果と予測、傾向スコアの列です。
スクリーンショット 2022-08-20 21.24.22.png

b.[評価グラフ]ノードを編集します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.24.56.png

[実行]します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.25.19.png

プロフィットチャートはこちらでも解説しています。

プロフィットチャートの基礎になるゲインチャートの座標を求める

c.[レコード集計]ノードを実行します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.25.54.png

[プレビュー]します。スコアの同じレコードに要約されました。
スクリーンショット 2022-08-20 21.26.26.png

d.スコア降順で並び替えます。

e.[フィールド作成]ノードを編集します。故障と全体の数を関数@￰SUMで累積します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.27.23.png

[プレビュー]します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.27.47.png

f.[レコード集計]ノードを編集します。累積の最大値を取得します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.28.20.png

[プレビュー]します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.28.51.png

g.[レコード結合]ノードを編集します。[レコード結合方法]を[キー]にしますが[キー]をブランクにして1対Nで結合します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.29.18.png

[プレビュー]します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.29.54.png

h.[フィールド作成]ノードを編集します。累積プロット(カーブ)を描くため購入の累積比率を求めます。
スクリーンショット 2022-08-20 21.30.32.png

i.[フィールド作成]ノードを編集します。チャートのX軸を作成しています。
スクリーンショット 2022-08-20 21.30.55.png

j.[線グラフ]ノードを実行します。ほぼできていますが、原点がないため便宜的に作成します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.31.30.png

k.[サンプリング]ノードで最初の1レコードを抽出して原点(x=0,y=0)を作ります。

l.[置換]ノードを編集します。抽出したレコードの値を強制的に0に置き換えます。
スクリーンショット 2022-08-20 21.31.56.png

m.[レコード追加]ノードでkとlで編集した1レコードにオリジナルの18レコードを追加します。

n.[線グラフ]ノードを実行します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.32.26.png

コストと収益をパラメータにしてスーパーノードを作成する

o.[スーパー]ノードを編集します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.35.30.png

[パラメータの定義]ボタンを確認します。コストと収益をパラメータとして登録しています。
スクリーンショット 2022-08-20 21.35.57.png

[スーパー]ノードの[ズームイン]ボタンを押します。各レコードまでの到達時点での累積顧客にコストのパラメータを掛けます。収益は[購入_Sum_累積]に予測が的中した累積を対象にします。
スクリーンショット 2022-08-20 21.34.47.png

スーパーノードの設定の仕方は以下の記事を参照ください。

[プレビュー]します。

スクリーンショット 2022-08-20 21.36.41.png

p.[フィールド作成]ノードを編集します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.37.09.png

q.[置換]ノードを編集します。原点を作るために便宜上作成した1レコード目の値の整合を取ります。
スクリーンショット 2022-08-20 21.38.02.png

r.[線グラフ]ノードを実行します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.38.25.png

s.[レコード集計]ノードを編集します。利益が最大化するレコードを特定します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.38.52.png

t.[フィルター]ノードを編集します。後続のレコード結合のためにフィールド名を変更します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.39.19.png

u.[レコード結合]ノードを編集します。[レコード結合方法]を[キー]にして[プロフィット]をキーに結合します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.39.44.png

v.[フィルター]ノードを編集します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.40.18.png

[プレビュー]します。傾向スコアが0.412を対象にすると利益が最大化します。
スクリーンショット 2022-08-20 21.40.54.png

注意事項

利益が最大化するポイントが最適なリストとは限りません。少しコストを使っても広めにターゲットした方が後続の施策の役に立つ場合あります。
今回のデータはレコード集計して20ほどに要約されましたが、100を超えるスコアの種類を持つ大規模データの場合にはパーセンタイル(データ分割ノード)を利用します。

4.参考情報

モデルの性能指標について解説した記事

SPSS Modeler ノードリファレンス目次

SPSS Modeler 逆引きストリーム集(データ加工)

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