戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

316

11 章　意思決定のための分析思考Ⅱ：分析思考から分析工学へ

が起こるのか、ということについても、考慮する必要が出てきます

†

。

ちょっと脇道にそれますが、ここで簡単に数学的な説明を補足しておきましょう。この

「対象とした場合の値」（

VT

＝

EB

T

(x)

−

EB

notT

(x)

）が最大になる条件を考えてみてくださ

い。顧客が留まらなかった場合は何の値も得られないと仮定することで、

VT

の式を拡張す

ると同時に、単純化してみましょう。

式

11-1

 

VT

の分解

VT

＝

p(S|x, T )

・

u

s

(x)

−

p(S|x, notT )

］・

u

s

(x)

−

c

＝［

p(S|x, T )

−

p(S|x, notT )

］・

u

s

(x)

−

c

＝∆

( p)

・

u

s

(x)

−

c

式中のΔ

(p)

は、顧客が留まる場合の確率の差分を表しており、顧客を対象とするかしな

いかに依存して決まります。それでは再度、直感的な結果を見てみましょう。今対象とした

いのは、留まる確率が最も大きく変化するような顧客であり、留まった場合に、損失が緩和

されるような顧客です。言い換えれば、対象としたことにより、期待値が最も大きく変化す

る顧客を対象としたい、ということです（

c

は、このシナリオでは全員に共通する値です。

ここで、この式にその値を含めているのは、

VT

は金銭的な損失を期待したものではない、

ということを単に明確にするためです）。

目的を見失わないこと、これが、ビジネスを理解するフェーズでやらなければいけないす

べてでした。それでは、データマイニングプロセスの残りのフェーズへ取りかかることしま ...