「分類」の手法を誤ると正しい姿はみえてこない【第５回】

手順2：対象を絞り込んでいく

　クラスター分析などで傾向をつかみ分析対象を絞り込んでいく過程では、クロス集計も頻繁に使われる。2つ以上の属性で絞り込んでいく手法だ。クロス集計は、分析では必ずと言えるほど使われる基本的なもので、本格的な分析の前の要約では貴重な手法である。

　通信販売の顧客の絞り込みを例にとれば、以下のような条件でクロス集計する。

　・30代の会員
　・女性
　・過去1年間に3回以上購入

　これら3つの条件に合う会員が5000人いたとする。さらに次の条件でクロス集計する。

　・スマホで購入
　・1回の購入金額が1万円以上

　これで対象は、たとえば300人に絞り込め、実態が浮かび上がってくる。アンケート調査でも、よく使われる。ただ、注意も必要である。アンケート調査や世論調査が当たらなくなっているケースがあるからだ。英国がEU（欧州連合）からの脱退を決めた「Brexit（ブレグジット）」や、2016年の米大統領選でのトランプ氏の勝利などが記憶に新しい。

　調査が外れる大きな理由は、（1）調査では人間の感情の強弱が分からない、（2）質問に対する答えしか分からない、（3）人は嘘をつく、ことである。アンケート結果や世論調査で出てくる事実だけでなく、裏に隠された真実を見抜かねばならない。

　分類によって絞り込んでいく手法には「決定木分析」がある（図4）。用途は分類だけでなく、予測や判別と幅広い。具体的な顧客層を描きたいときに頻繁に使われる。

図4：「決定木分析」で絞り込む

　たとえば、缶コーヒーの顧客像を分析する場合、決定木分析を適用しないならば、市場調査のデータなどから全種類の缶コーヒーから「○○缶コーヒーを選択する確率は25％」などと割り出すしかない。決定木分析を適用すると、属性を頻度、年齢、性別に分けることで「缶コーヒーを毎日飲む40代の男性の中で、○○缶コーヒーを選ぶ人は65％」といった結果が得られる。あいまい顧客層ではなく、より明確な顧客層が浮かび上がってくるわけだ。

　次回は、手順3の「予測」について述べる。