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顧客セグメンテーションをクラスタリングのアルゴリズムを使って５分でやってみた - Qiita

近年の、機械学習、AIのブームに伴って、よく、クラスタリングという言葉を耳にするようになってきたのではないでしょうか。クラスタリングとは、データを分類する手法の一つになります。ほぼ全てのビジネスにおいて、何かを分類していきたいというニーズは存在するはずです。とくに、顧客の分類です。顧客の特性を深く理解出来、どういったアプローチを取るべきか見えてくるからです。それによって、顧客満足度を高め、ビジネスを改善していくことができるようになります。そのような観点から、顧客データに対するクラスタリング分析は、顧客をアルゴリズムを使って自動的に分類し、その中に共通している性質を見つけ出すことが出来るので、とても強力な手法になります。今回は、ワインのキャンペーンに対する顧客の反応のデータというサンプルデータで、顧客のクラスタリング分析を行ってみます。ツールデータのインポート、加工、分析のインター

satohi 2018/09/11

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トレジャーデータで実践：Path 分析（応用編，後編）実店舗における買い物回遊パス分析 - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ

トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。お問い合わせはこちらのフォームをご活用下さい。前回に引き続きで、具体的な分析を行って行きます。コンバージョンパス遷移分析まずはパスを構成する「辺」についての分析を行ってみましょう。買い物パスにおける「辺」とはポイント(=受信機)間の推移を意味します。まずはこの推移の数を集計することによってどのポイント間への動きが活発かを明確にしていきます。推移は方向をもったものですので「A→B」と「B→A」は別に扱われます。（クエリ実行後の結果） receiver_id1receiver_id2cnt 6 5 180 9 8 179 2 9 179 5 1 174 8 7 169 3 8 168 10 8 167 10 1 166 ... ... ... どうやらそこまで顕著な推移は現れていないようですが、この集計結果

satohi 2015/04/06

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働きがいのある会社研究所（Great Place To Work® Institute Japan）

働きがいのある会社づくりの世界的な専門機関グローバルで長年蓄積された研究データに基づくエンゲージメントサーベイを行うことにより、第三者機関として「働きがいのある会社」を認定しています。認定を取得する

satohi 2014/04/07

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リブセンス、転職求人サービスの分析基盤を刷新--訪問者を倍増

印刷するメールで送るテキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロードテキスト電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます人材サービス業のリブセンスは、転職求人サービスなど自社サイトの分析基盤を刷新し、ウェブサービスの改善や属性別メールの精度を向上させている。サービスを提供したトレジャーデータが1月30日に発表した。リブセンスでは2012年から、同社のウェブサイトの利用状況に関するログ収集を開始し、ユーザーエクペリエンスやユーザーインターフェースの向上を図っている。しかし、既存のシステムでは大量のログデータの集計が難しかったという。さまざまなデータ形式や分析方法に対応するため、1年前から時系列データの収集や保管、集計ができるクラウド型ビッグデータの分析サービス「トレジャーデータサービス」を導入し、分析基盤として活用している。同社の転職求人サイトや口コミ