モデルの適用

モデルの適用とは、作成されたセグメンテーション・モデルまたは予測モデルに、新しいデータセットをマッチングさせて、データレコードごとに分類結果または予測値を得ることです。ただし、ここでSOM特有のモデルの使い方があります。これはViscoveryでは「連想」と呼んでいる操作で、モデル作成時に使用しなかった新しい属性値をマップに提示して、マップ上でのその新しい属性の値の分布を見ることができます。これはユーザーの工夫次第で、分析の幅を飛躍的に増大させます。

想起
モデルの適用(リコール型)
連想
モデルの適用(アソシエーション型)

 

1. データマートの選択

モデルに提示する新しいデータレコードが格納されたデータマートを選択します。作成するためのデータをデータソース(テキスト・ファイル、Excelファイル、データベースなど)から取得します。連想を行う場合は、ここでモデルの作成に使用した属性以外に連想させる属性も選択します。

2. モデルの選択

すでに作成されている候補モデルの中からアプリケーションに利用するモデルを選択します。

3. モデルの確認

セグメンテーション・モデルの場合は、ここでセグメンテーション・モデルを定義したマップが表示され、モデルを確認します。予測モデルの場合は、スコア・チャートの上で、スコア・グループを定義します。スコア・グループとは、スコアの高いデータレコードから任意の幅で、データレコードをグループ分けするもので、ここで定義するグループに共通の施策を適用する目的で使用します。

4. 結果の出力

モデルの適用結果をデータマートの各データレコードに書き込みます。あとでモデルの性能を評価するために、コントロール・グループ(対照群)を指定します。コントロール・グループとは、モデルによって施策が適用されるべきセグメントやスコア・グループから一定比率のデータレコードを比較のために意図的に施策の適用対象から外データレコードのグループです。

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