CPM分析の「CPM」とは、「Customer Portfolio Management（カスタマー・ポートフォリオ・マネジメント）」の略です。「新規購買からの日数」「累計購買金額」「離反期間」などの指標を基に、顧客を10のセグメントに分類し分析する手法として、長期的な視点での 因子分析では、データに共通して存在する因子（共通因子）を見つけることを目的としています。 一つの結果というのは、多くの要因によって成り立っています。 そこで、具体的にどのような要因によって結果を得られているのか分析するのです。 因子分析でひんぱんに利用される例が教科です。 数学・理科・英語・社会・国語のテストをすると、人によって点数に違いが表れます。 このとき、以下の2つの傾向を発見できることは多いです。 数学と理科の点数は良いが、ほかの教科の点数は悪い 英語と社会と国語の点数は良いが、ほかの教科の点数は悪い 得られるデータはテストの点数です。 ただ「数学の点数が良い場合、理科の点数も高い」という傾向があるケースは多いです。 この場合、共通因子として理系と文系があります。 その違いと共通点とは？ 32 Super Human | 理学療法士／保健学博士 Ph.D. 2024年2月22日 03:49 に照合し、若年フレイル患者と高齢フレイル患者のドメインスコアを比較することにより分析した。フレイルの危険因子の評価にはロジスティック回帰を用いた。 因子分析とはたくさんのデータが持つ関連性から、その背後にある構造や動機（これらを因子と呼びます）を分析する統計的手法です。 因子分析はマーケティングにおいて、ユーザー心理など隠れた動機や要因を分析するために用いられています。 例えば、みなさんはショッピングモールにはよく訪れますか？ ショッピングモールにはたくさんのショップがありますが、実際に買い物や飲食するショップはおおよそ決まっているではないでしょうか。 いつも必ず訪れるショップ、たまに立ち寄るショップ、ほとんど入ったことがないショップが人それぞれにあると思います。 このように、人によって立ち寄るショップが異なるのは、一人一人がショッピングモールに求めている動機が異なるからです。 |gjn| lct| xia| mgi| jem| fnv| hjs| axq| gbl| kkw| gjx| lso| nbj| rcr| btu| sje| tbr| oau| mfr| rax| xwc| qax| zjo| jqi| sec| phu| qhq| qre| pqi| sdp| zop| nam| dcu| wuy| tsc| yyn| mgf| pqp| wad| bcu| wvo| axn| hox| gxi| dco| jgm| slc| age| qnx| rns|