令和4年度 春期 午前Ⅱ 問3

✓ これが正解エ決定木分析

解説

属性を組み合わせて購入しやすい層を予測するのは決定木分析です。

決定木分析は、結果に影響する属性を使ってデータを段階的に枝分かれさせ、木の形で分類や予測を行う手法です。見分ける軸は、複数の属性を組み合わせて対象を分け、その分け方で結果を予測しているかどうかです。設問の企業は、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、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。属性ごとに枝分かれさせながら購入しやすい層を絞り込む流れは、決定木の考え方そのものです。どの属性の組合せが効いているかが木の形で見えるので、結果を説明しやすい点も特徴です。属性で枝分かれさせて予測する、と覚えておくと他の分析手法と区別できます。

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販売数量の多い順に並べ、累計比率で三つのランクに分けて重点管理の対象を決める手法です。顧客の属性を組み合わせて購入可能性を予測する用途とは違います。
• イSWOT分析：SWOT分析は、自社の強み・弱みと、外部環境の機会・脅威を整理して戦略を考える手法です。顧客データを属性で分けて購買を予測する分析ではありません。
• ウ競合分析：競合分析は、競合他社の製品、価格、戦略などを調べて自社の位置付けを考えるための分析です。自社の顧客データを属性の組合せで分け、購入の可能性を予測する手法ではありません。