平成30年度 秋期 午前Ⅱ 問3

✓ これが正解エ決定木分析

解説

属性の組合せで分岐させ購入可能性の高い層を予測するのは決定木分析です。

決定木分析は、データを属性の条件で次々に枝分かれさせていき、木の形に整理することで、どの条件の組合せのときに結果がどうなりやすいかを見つける手法です。この問では、性別、年齢層、職業、年収といった属性を組み合わせて顧客をセグメントに分け、大量の購買履歴に照らして、購入可能性が最も高いセグメントを予測しています。属性で分岐させて結果を予測するという流れは、決定木分析の典型的な使い方です。見分ける軸は、手法が予測のためのものか、整理や比較のためのものかです。重要度の順位付け、自社の環境の整理、競合の調査は、いずれも予測モデルを作る手法ではありません。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• アABC分析：ABC 分析は、商品などを売上高や数量の大きい順に並べて累積比率で三つのグループに分け、重点的に管理する対象を決める手法です。属性を組み合わせて購入の可能性を予測するものではありません。
• イSWOT分析：SWOT 分析は、自社の強みと弱み、外部環境の機会と脅威を整理して戦略を考える手法です。顧客データを使って購入可能性の高い層を予測する用途には向きません。
• ウ競合分析：競合分析は、競合他社の製品や戦略、市場での位置などを調べて自社と比べる分析です。自社の顧客の購買履歴をもとに、どの顧客層が買いそうかを予測するものではありません。