著者

西口 浩司 森田 裕之

出版者

一般社団法人 経営情報学会

雑誌

経営情報学会 全国研究発表大会要旨集 2016年秋季全国研究発表大会

巻号頁・発行日

pp.71-74, 2016 (Released:2016-11-30)

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競争の激化する総合通信販売企業で顧客の離反防止要因を特定することと、それを解決するアクションプランを策定することは、この業界にとって生死を分ける重要なポイントである。その際、データマイニングにおいて必要な点は、顧客の購買状況から企業戦略上、注力すべきクラスターを識別し、特定の顧客クラスターの行動を予測することと、その予測要因を明確化することである。その実現のために、ロジスティック回帰モデル、決定木モデル、そしてK近傍法を組み合わせたアンサンブルアルゴリズムを提案し、頑強で、可読性のある手法を適用する。実験結果では、ベンチマーク問題と、実データに対して適用し、手法が有用であることを示す。

著者

西口 浩司 竹内 秀輔 嶋田 宗将 勝又 稜平 干場 大也 加藤 準治

雑誌

第25回応用力学シンポジウム

巻号頁・発行日

2022-04-15

著者

森下 将吏 西口 浩司 嶋田 宗将 田村 哲郎

雑誌

第25回応用力学シンポジウム

巻号頁・発行日

2022-04-15

著者

藤原 睦樹 干場 大也 西口 浩司 加藤 準治

雑誌

第25回応用力学シンポジウム

巻号頁・発行日

2022-04-15