July 2014
Beginner to intermediate
456 pages
11h 26m
Japanese
Content preview from 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
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3.6 例：ツリー帰納法で解く乗り換え問題
定値となる）を示しています。それに対する点線は、ラプラス補正を掛けた場合の推定値を
示しています。補正なしの線は、ラプラス補正をかけた推定値の漸近線となっていて、イン
スタンス数が無限に増えたときのラプラス補正をかけた推定値と一致します。
3.6
例：ツリー帰納法で解く乗り換え問題
これまでに、予測モデリングのための基礎的なデータマイニング技法の
1
つを学びまし
た。ここで、もう一度乗り換え問題を考えてみましょう。この問題を解くために、どのよう
にツリー帰納法を使えばよいのでしょうか。
乗り換え問題についての、
20,000
人の顧客のデータセットがあるとしましょう。これら
のデータを集めた時点においては、その顧客はまだ契約を続けているか、解約してしまった
（乗り換えた）かのいずれかです。それぞれの顧客は表
3-2
に示した属性を持っているもの
とします。
表
3-2
携帯電話の乗り換え予測問題における属性
属性 説明
大学卒 顧客は大学で学んだことがあるか
収入 年収
超過金額 月の利用超過金額の平均
残存時間 月の会話可能時間の月末における残存時間の平均
住宅価値 不動産価格の見積額（国勢調査の結果より）
携帯電話の価格 携帯電話の価格
長時間通話回数 月の長時間通話（
15
分以上）の回数の平均
平均通話時間
1
回の通話における平均通話時間
満足度 満足度の調査結果
使用率 自己申告による使用率
解約（目的変数） 顧客は契約を継続したか、解約した（乗り換えた）か
これらの属性は、基礎的な人口統計や顧客の利用状況や契約内容から得られます ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.