リフト チャート
データ マイニング デザイナの [マイニング精度チャート] タブにある [リフト チャート] タブでは、リフト チャートおよび利益チャートの 2 つのチャートを表示できます。リフト チャートには各モデルの予測の精度が比較表示される一方、利益チャートには各モデルの使用に関連した利益の理論上の増加が表示されます。
[グラフの種類] ボックスの一覧から目的のチャートの種類を選択します。このボックスの一覧の [利益チャート] をクリックすると、[利益チャートの設定] ダイアログ ボックスが自動的に開きます (このダイアログ ボックスは、[設定] をクリックした場合にも表示されます)。このダイアログ ボックスを使用すると、利益チャートを定義するパラメータを設定できます。
リフト チャートでは、不連続の予測可能な属性を含むマイニング モデルのみを比較できます。[マイニング精度チャート] タブは、タイム シリーズ モデルまたは連続する予測可能属性を持つモデルでは使用できません。
詳細情報 : 「[マイニング精度チャート] タブについて」、「列マッピング (リフト チャート)」、「データ マイニング モデルの検証」
チャートの種類
次のセクションでは、各チャートについてさらに詳しく説明します。
- リフト チャート
- 利益チャート
リフト チャート
[リフト チャート] タブには、マイニング モデルによって生成されるリフトの変化がグラフィカルに表示されます。たとえば、Adventure Works Cycles のマーケティング部門がターゲット メーリング キャンペーンを作成する場合を検討します。以前のキャンペーン結果から、10% の回答率が一般的であることがわかっています。データベースのテーブルには、10,000 人の潜在顧客の一覧が保存されています。この一般的な回答率から、1,000 人の顧客からの回答を予測できます。
また、このプロジェクトの予算が、データベース内の 10,000 人の顧客すべてを対象にした場合に必要な金額より少ない場合を検討します。予算では、5,000 人の顧客のみに広告を郵送できます。マーケティング部門には、次の 2 つの選択肢があります。
- ターゲットとする 5,000 人の顧客をランダムに選択する。
- 回答する確率が高いと思われる 5,000 人の顧客をターゲットとするためにマイニング モデルを使用する。
5,000 人の顧客をランダムに選択した場合は、推定できる 1,000 の肯定的な回答のうち 500 回答しか期待できません。これは、一般的に、ターゲットとされた顧客のうち 10% しか回答しないためです。このシナリオは、リフト チャートのランダム線によって示されています。一方、マーケティング部門がメーリングのターゲット選択にマイニング モデルを使用した場合は、これより大きな回答率を期待できます。これは、回答する確率の高い顧客をターゲットにするためです。このモデルが完全な場合、つまり、このモデルが絶対に誤らない予測を作成できると仮定した場合は、このモデルが推奨する 1,000 人の潜在顧客にメールを郵送することで、予測される 1,000 の回答に達することを期待できます。このシナリオは、リフト チャートの理想線によって示されています。現実には、マイニング モデルは、この 2 極、つまりランダムな推測と、理想的または完璧な予測の間に位置する確率が高くなります。回答率のランダムな推測に対する改善は、すべてリフトと見なされます。
作成できるチャートは 2 種類あります。1 つは、予測可能な列の状態を指定するチャートで、もう 1 つは、状態を指定しないチャートです。
予測可能な列の状態を指定する場合、次の図に示された種類のチャートが作成されます。
.gif "ターゲット母集合と全体母集合のリフト チャート")
チャートの X 軸は、予測を比較するために使用されるテスト データセットの割合を示します。このチャートの Y 軸は、指定された状態に対して予測される値の割合を示します。このチャートでは、赤の線がランダム線を示し、黄色い線が理想モデルを示します。
予測可能な列の状態を指定しない場合、次の図に示された種類のチャートが作成されます。
.gif "適正な予測を示すリフト チャート")
X 軸は予測可能な列を指定するチャートの場合と同じですが、Y 軸は今度は適正な予測の割合を示しています。このチャートでは、赤の線が理想モデルを示します。
[列マッピング] タブと [リフト チャート] タブを切り替えると、チャートが更新され、列マッピングによって加えられたすべての変更内容が反映されます。
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利益チャート
利益チャートでは、マイニング モデルの使用に関連して予測される利益増加分を表示することによって、ビジネス シナリオに応じてどの顧客にコンタクトするべきかを判断できます。このチャートの Y 軸は利益を、X 軸はコンタクトした母集合の割合を示します。一般的には、利益チャートでは、ある時点まで利益の増加が見られますが、その時点以降では、コンタクトする顧客数が増加するにつれて利益は減少します。
利益チャートを表示するには、[グラフの種類] ボックスを使用します。[利益チャート] をクリックすると、[利益チャートの設定] ダイアログ ボックスが開きます。このダイアログ ボックスを使用すると、利益チャートを定義するパラメータを設定できます。次の一覧には設定可能なパラメータが示されています。
- 母集合
リフト チャートを作成するために使用されたデータセット内のケース数。たとえば、潜在顧客の数などです。
- 固定コスト
そのビジネス問題に関連した固定コスト。ターゲット メーリング ソリューションの例では、かけた電話の回数や送付された販促用メール数などの変数に左右されないコストです。
- 変動コスト
固定コストへの追加コストで、各顧客コンタクトに関連したコストです。たとえば、販促用メール送付や電話などです。
- 個人ごとの収益
成功した各販売に関連した収益です。
[利益チャートの設定] ダイアログ ボックスは、[リフト チャート] タブの [設定] をクリックしても開きます。
利益チャートには、チャート内の任意の場所をクリックすると移動する灰色の垂直線が描かれています。[マイニング凡例] には、チャート上の灰色の線の位置に関連したスコア、適切な母集合、および予測確率が表示されます。灰色の線を使用して利益の最大点を選択すると、予測確率値を使用して顧客へのコンタクト用の確率しきい値を判定できます。
たとえば、利益曲線の最高点が母集合の 55% で、予測確率が 20% の場合は、最大の利益を得るために、20% 以上の予測回答率のある顧客のみにコンタクトすればよいことがわかります。
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参照
概念
列マッピング (リフト チャート)
データ マイニングの概念
データ マイニングの操作
データ マイニング モデルの検証