時系列データマイニングによる顧客定着率の分析

摘要

本研究では，点検履歴から，アソシエーション分析を行い，過去の点検実施の有無と次回点検実施の関係性を明らかにした．また，アイテムの購買履歴，デモグラフィックデータから，機械学習（k-means法，決定木学習アルゴリズム，混合正規分布）の手法を用いて，顧客のクラスタリングを行い，定着率の高い顧客の特徴を明らかにするとともに，次回点検実施の予測精度が向上することを確かめた．次に，顧客の特性から，販売会社のクラスタリングを行い，各社の戦略の違いや地域による特徴を明らかにした．