IBM SPSS Modeler: シーケンスノードでモデリング

久々に分析ネタ。

webサイトでアクションをする人の行動を分析していて、アクションするまでの行動の順番を分析していた。

通常のアソシエーションとかを使うと順番が考慮されない。

ここで役に立つのがシーケンスノード。

そのままノードにデータを流し込むと、
（特にアクセスログデータの場合）
重すぎて時間がかかってしまうのと、いろいろなルールが出てきすぎて分析しずらい。

そこで、いったん、アクションページを踏んだ人で条件抽出を行う。
すると、必ずどんな人も
　ページA → ページB → アクション
となるので、信頼度が100%となる。

つまり、シーケンスノードのオプションである
最小ルール確信度（%）を100%とかに設定すれば、
このアクションページを結果に含むルールが抽出できる。

後は、前提条件のルールを見て、余計なルールを破棄すれば、終了。


※ 検索用タグ
IBM SPSS Modeler、Clementine、クレメンタイン

コメント 1

こんにちは☆
by marl (2011-01-22 10:33)