決定木分析は、複数の条件（属性）に基づいてデータを段階的に分岐させ、最終的に購買可能性などの結果を予測する機械学習の手法です。顧客の性別、年齢層、年収などの属性と購買履歴を組み合わせて購入可能性を予測するこのケースに最適です。
ITストラテジスト令和4年度 春期午前II問 3
令和4年度 春期 ITストラテジスト 午前II 問3
難度
標準
ある企業では、顧客データについて、顧客を性別,年齡層,職業、年収など複数の 属性を組み合わせてセグメント化し、蓄積された大量の購買履歴データに照らして商 品の購入可能性が最も高いセグメントを予測している。このときに活用される分析手 法はどれか。
選択肢
アABC 分析
イSWOT 分析
ウ競合分析
エ決定木分析
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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この解説は AI 生成です（詳細）
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- 何が問われるか
- 本問の分野で問われる代表的な知識・用語の整理。
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