データベース・マーケティングの分野では、大量のデータの中から各種手法を使って隠れた法則を見つけ出す「データマイニング」が注目されています。 本稿では、このデータマイニングの一端に触れていただくため、その手法の一つである「決定木」の適用例を見てみることにします。具体的には、雑誌の購買勧誘のためのダイレクトメール(DM)のレスポンス率(回答率)を向上させた事例をご紹介します。 . 1.分析の概要 まず、データとして、年齢、性別、子供の有無、所得、銀行カードの有無、家族数、職業といった属性情報を含む個人情報データベースが用意されているところからスタートします。次に、この中から、無作為に何人かを抜き出してDMを発送し、レスポンスがあったか否かの結果情報をデータベースに追加します。