電気通信会社の顧客の分類 (多項ロジスティック回帰)

ロジスティック回帰は、入力フィールドの値に基づいてレコードを分類する統計手法です。線型回帰と似ていますが、数値型対象フィールドではなくカテゴリー対象フィールドを取ります。

例えば、電気通信プロバイダーがその顧客ベースを、サービス使用パターンによって区分しており、顧客を 4 つのグループにカテゴリー化しているとします。人口統計データを使用して顧客がどのグループに所属するかを予測できれば、個々の見込み客にあわせてサービスをカスタマイズすることができます。

この例では、telco.sav というデータ・ファイルを参照する telco_custcat.str というストリームを使用します。これらのファイルは、IBM® SPSS® Modeler インストール済み環境の Demos ディレクトリーにあります。このディレクトリーには、Windows の「スタート」メニューの IBM SPSS Modeler プログラム・グループからアクセスできます。telco_custcat.str ファイルは、streams ディレクトリー内にあります。

この例は、使用パターンを予測するための人口統計データの使用方法に注目します。以下のように、対象フィールド custcat には、4 つの顧客グループに対応する 4 つの可能な値があります。

対象に複数のカテゴリーがあるために、多項モデルを使用します。はい/いいえ、真/偽、解約/解約しないなどの 2 つの明確なカテゴリーのある対象の場合は、代わりに 2 項モデルを作成できます。詳しくは、電気通信会社の解約 (二項ロジスティック回帰)のトピックを参照してください。

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