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実際のアプリケーションでの SHAP 値の使用

次の例は、実際のアプリケーションで SHAP Importance を使用する方法を示しています。

コール センターのガイダンス

コール センターの顧客サービス エージェントは、SHAP Importance を使用して、現在電話をかけている顧客にとって最も重要な特徴量は何であるかを理解できます。この情報に基づいて、最も効果的なアクションの会話に集中できます。Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用すると、特定の顧客に対するさまざまなアクションの効果をリアルタイムで予測できます。

情報メモ

リアルタイム予測 API は非推奨となり、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントに置き換えられました。機能自体が廃止されるわけではありません。今後のリアルタイム予測では、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用します。

Qlik Sense のカスタマー エクスペリエンス ダッシュボード、チャーンのリスク要因についての SHAP Importance を表示

コール センターのエージェントが顧客データを分析する際に役立つアプリの例。

学業成績の管理

SHAP Importance を使用して、学生が成功するための個別の提言を作成できます。学生が中退する可能性のあるリスク要因を特定することで、学生が学業面で成功するための具体的な対策を早期に講じることが可能になります。

特定の学生が中退するリスクに影響を与える特徴量を識別する Qlik Sense アプリ

学生に関する情報を表示するアプリケーションの例。

顧客維持のマーケティング

コホート固有のマーケティング キャンペーンは、SHAP Importance を調べ、各グループの最も影響力のある特徴量に焦点を当てることで作成できます。あるグループは「契約を更新するとゴールド プランへのアクセスが保証されます」という案内を、 別のグループは「契約を更新すれば今後 12 か月間の割引が確定します」という案内を受け取る可能性があります。

以下のチャートは、各社が提供するプランの種類ごとに、チャーン予測に寄与する最も重要な特徴量を分類したものです。

プラン タイプ別に最もチャーンに影響を与えるものを表示する Qlik Sense のチャート

4 つの異なる特徴量項目値 (プラン タイプ) のセット分析値を表示する Qlik Sense の Trellis オブジェクト。

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