39
40

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

変化点分析:変化要因の可視化

Last updated at Posted at 2018-07-01

ECサイトなどでデータ分析やっていると「売上が下がった原因を調べてくれ」とかよく言われる。

調べてみると確かに売上が減っている。

Rplot.png

これを changepoint パッケージで変化点を検出してみる。

Rplot.png

売上の変化点が3つ検出された。

これに対して、売上を男女別に分けてみる。

Rplot01.png
Rplot02.png

上が男性、下が女性。

1番目と3番目の変化は男性によるもの、2番目の変化は女性によるものである。

これを可視化したい。

changepointExt パッケージというものを作った。

R
# 男女別の売上を作成 -------------------------------------------------------------
set.seed(314)
sales_male <- c(rnorm( 50, mean = 500, sd = 50),
                rnorm(100, mean = 400, sd = 50),
                rnorm( 50, mean = 300, sd = 50))
sales_female <- c(rnorm(100, mean = 200, sd = 50),
                  rnorm(100, mean = 100, sd = 50))
# 合計したものが全体の売上
sales_all <- sales_male + sales_female


# 変化点検出 -------------------------------------------------------------------
library(changepoint)

cpt_all <- cpt.meanvar(sales_all, method = "PELT")
cpt_male <- cpt.meanvar(sales_male, method = "PELT")
cpt_female <- cpt.meanvar(sales_female, method = "PELT")


# 可視化 ---------------------------------------------------------------------
library(changepointExt)

combi <- combine_cpts("男性" = cpt_male, "女性" = cpt_female)
autoplot(cpt_all) + autolayer(combi)

Rplot04.png

Enjoy!

39
40
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
39
40

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?