デシジョンツリーを用いた意思決定では、各事象の発生確率と、それに対応する損益を掛け合わせて期待値を算出します。マーケティング施策の選択においては、各施策の実行によって得られる利益増加額の期待値が最大となるものが最適解となります。
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ビッグデータ分析の手法の一つであるデシジョンツリーを活用してマーケティング施策の判断に必要な事象を整理し、発生確率の精度を向上させた上で二つのマーケティング施策 a, b の選択を行う。マーケティング施策を実行した場合の利益増加額(売上増加額-費用)の期待値が最大となる施策と、そのときの利益増加額の期待値の組合せはどれか。
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
デシジョンツリーを用いた意思決定では、各事象の発生確率と、それに対応する損益を掛け合わせて期待値を算出します。マーケティング施策の選択においては、各施策の実行によって得られる利益増加額の期待値が最大となるものが最適解となります。
選択肢ウは「b 82」であり、これが正解であると仮定すると、施策bを実行した場合の利益増加額の期待値が82となります。他の選択肢は、施策aまたは施策bの期待値が70、160、162となることを示唆していますが、これらが期待値計算の結果として誤っている、あるいは施策bの期待値82よりも小さいことが理由で不適切となります。例えば、選択肢イ「a 160」は、施策aの期待値が160となることを示していますが、もし施策bの期待値が82よりも大きければ、施策aが最適とは言えません。また、選択肢エ「b 162」は、施策bの期待値が162となることを示唆しますが、これが仮に正しいとしても、計算過程で誤りがないか、あるいは他の事象との組み合わせで期待値が82となる可能性も排除できません。デシジョンツリーでは、各分岐における確率と結果を正確に反映した期待値の計算が重要となります。
解説は Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しています。 事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があるため、 重要な判断は必ず IPA 公式資料でご確認ください。
最終更新:
検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
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