1.
チームfesta
@datafesta 品川インターシティー10F
https://sites.google.com/site/datafestjp/home
2014年10月5日（日）
片岡豊 + 太田博三

2.
目次
1．Bank Marketing data Setの選定理由とその内容
2．本日の仮説とゴール
2.1 3段論法：A→ B, B→C, A→C, A→C
A: age, B: campaign, C: y（定期預金の有無）
2.2 回帰モデル
3．全説明変数の投入とbackward induction
4. モデルの考察
4.1 モデルの選択とAIC基準←科学的なアプローチ
4.2 の人間的な解釈
5．まとめ
付録：コード
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3.
1． Bank Marketing data Setの選定理由とその内容
•マーケティングに興味があったため
•モデルを構築したい
•自分たちが認識できるデータだったから
cf. 犯罪データは同じような変数が多かったから
cf. ロンドンオリンピックのtweetデータで自然言
語処理しようとしたが、重すぎて断念！
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4.
1．Bank Marketing Data Set
•# bank client data: 1 - age (numeric) 2 - job : type of job 3 - marital : marital status 4 - education 5 - default 6 - housing 7 - loan: 8 - contact 9 - month 10 - day_of_week 11 - duration: 12 - campaign 13 - pdays 14 - previous 15 - poutcome 16 - emp.var.rate: employment variation rate - quarterly indicator (numeric) 17 - cons.price.idx: consumer price index - monthly indicator (numeric) 18 - cons.conf.idx: consumer confidence index - monthly indicator (numeric) 19 - euribor3m: euribor 3 month rate - daily indicator (numeric) 20 - nr.employed: number of employees - quarterly indicator (numeric) Output variable (desired target): 21 - y - has the client subscribed a term deposit? (binary: 'yes','no')
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5.
1．Bank Marketing Data Set
•Attribute Information:
•Input variables: 1-20
説明変数 # bank client data
•Output variable (desired target):目的変数 21 - y - has the client subscribed a term deposit? (binary: 'yes','no')
•https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing#
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6.
１．Bank Marketing Data Set
•Y = α1x1+ α2x2+ α3x3 + … + α20x20 + ξ
•Y: y, 定期預金の申し込んでいるか 否か
•https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing#
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7.
2．本日の仮説とゴール
2.1 3段論法：A→ B, B→C, A→C, A→C
A: age, B: campaign（）, C: y（定期預金）
2.2 回帰モデル
→定期預金を申し込んでいるか、否かに2値分 類したい。この要因を適切な説明変数で表した い。
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8.
2.1 3段論法：A→ B, B→C, A→C, A→C
ターゲット
キャンペーン
コンバージョン
A: age
B: campaign
（bank telemarketing
campaign）
C: y（定期預金）
8

9.
2.1 3段論法：A→ B, B→C, A→C, A→C
ターゲット
キャンペーン
コンバージョン
A: age
B: campaign
（bank telemarketing
campaign）
C: y（定期預金）
②
③
①
①
②
③
9

10.
2.2 回帰モデルとデータ加工
Y = α1x1+ α2x2+ α3x3 + … + α20x20 + ξ
Y: y, 定期預金の申し込んでいるか否か
[41121] no no yes yes yes yes yes yes yes no yes no yes no yes no no no yes no
[41141] yes yes yes no no yes yes yes yes no no yes no yes no no yes no yes yes
[41161] yes no no yes yes yes yes no no no no yes yes yes yes no no no yes no
[41181] no yes no yes no no yes no
Levels: no yes
yy = y
head(yy)
yy = as.numeric(yy)
yy = ifelse(yy==1, 0,yy)
yy = ifelse(yy==2, 1,yy)
tail(yy)
data2$y = yy
[41041] 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0
[41081] 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1
[41121] 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1
[41161] 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0
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11.
3．全説明変数の投入とbackward induction
glm_result = glm(y ~., data=data2,family="binomial")
glm_result
stepAIC(glm_result)
libglm_result2 <- stepAIC(glm_result)
> glm_result = glm(y ~., data=data2,family="binomial")
> glm_result
Call: glm(formula = y ~ ., family = "binomial", data = data2)
Coefficients:
(Intercept) age
-2.366e+02 1.966e-04
jobblue-collar jobentrepreneur
-2.347e-01 -1.780e-01
jobhousemaid jobmanagement
-2.432e-02 -5.614e-02
jobretired jobself-employed
2.858e-01 -1.578e-01
Degrees of Freedom: 41187 Total (i.e. Null); 41135 Residual
Null Deviance: 29000
Residual Deviance: 17080 AIC: 17180
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12.
4. モデルの考察
4.1 モデルの選択と AIC基準←科学的な アプローチ
→AICは数字に小さ い方がよい。
4.2 の人間的な解釈
→絞り込んだ後の説 明変数は、定性的に 見ても、有用であると 判断できるものだっ た。
Step: AIC=17170.27 y ~ job + default + contact + month + day_of_week + duration + campaign + pdays + poutcome + emp.var.rate + cons.price.idx + cons.conf.idx + euribor3m + nr.employed Df Deviance AIC <none> 17094 17170 - nr.employed 1 17097 17171 - cons.conf.idx 1 17101 17175 - euribor3m 1 17101 17175 - campaign 1 17107 17181 - day_of_week 4 17117 17185 - pdays 1 17111 17185 - default 2 17117 17189 - job 11 17145 17199 - cons.price.idx 1 17168 17242 - contact 1 17169 17243 - poutcome 2 17184 17256 - emp.var.rate 1 17246 17320 - month 9 17658 17716 - duration 1 22724 22798 >
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13.
4. モデルの考察
4.1 モデルの選択とAIC基準←科学的なアプ ローチ
→AICは数字に小さい方がよい。
4.2 の人間的な解釈
→絞り込んだ後の説明変数は、定性的に見て も、有用であると判断できるものだった。
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14.
5．まとめ
今回、説明変数を20個も投入したが、GLMは強 く、AIC基準で頑健性の高い、良いモデルが構 築できました。
また、その内容も、解釈しやすく、実用的なモデ ルになったと考えております！
14

15.
Thanks a lot !
15

16.
コード一覧
#正解presentation
data2 <- read.csv("bank-additional-full.csv",header=T,sep=";")
head(data2)
summary(data2)
attach(data2)
detach(data)
head(age)
plot(loan,age)
#考察
length(loan)
plot(loan)
plot(y,loan)
plot(loan,y)
par(mfrow=c(2,2)) #2行2列 描画面を2分割してヒストグラムを書く
lm2 <- lm(as.numeric(y) ~ ., data=data2)
plot(lm2)
lm3 <- step(lm2)
#AICは小さいほうが良い
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17.
コード一覧
//
yy = y
head(yy)
yy = as.numeric(yy)
yy = ifelse(yy==1, 0,yy)
yy = ifelse(yy==2, 1,yy)
tail(yy)
data2$y = yy
glm_result = glm(y ~., data=data2,family="binomial")
glm_result
length(yy)
nrow(housing)
head(data2)
library(boot)
library(MASS)
stepAIC(glm_result)
libglm_result2 <- stepAIC(glm_result)
library(mvpart)
tree_result <- rpart(y ~ .,data=data2,method="class")
tree_result
plot(tree_result,uniform=T,brach=0.4,margin=0.05)
text(tree_result,use.n=T,all=T)
library(rpart.plot)
prp(tree_result, type=2, extra=102,nn=TRUE, fallen.leaves=TRUE, faclen=0, varlen=0,shadow.col="grey", branch.lty=3, cex = 1.2, split.cex=1.2,under.cex = 1.2)
plotcp(tree_result)
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18.
付録．Bank Marketing Data Set
•Attribute Information:
•Input variables: # bank client data: 1 - age (numeric) 2 - job : type of job (categorical: 'admin.','blue- collar','entrepreneur','housemaid','management','retired','self- employed','services','student','technician','unemployed','unknown') 3 - marital : marital status (categorical: 'divorced','married','single','unknown'; note: 'divorced' means divorced or widowed) 4 - education (categorical: 'basic.4y','basic.6y','basic.9y','high.school','illiterate','professional.course','university.degree','unknown') 5 - default: has credit in default? (categorical: 'no','yes','unknown') 6 - housing: has housing loan? (categorical: 'no','yes','unknown') 7 - loan: has personal loan? (categorical: 'no','yes','unknown') # related with the last contact of the current campaign: 8 - contact: contact communication type (categorical: 'cellular','telephone') 9 - month: last contact month of year (categorical: 'jan', 'feb', 'mar', ..., 'nov', 'dec') 10 - day_of_week: last contact day of the week (categorical: 'mon','tue','wed','thu','fri') 11 - duration: last contact duration, in seconds (numeric). Important note: this attribute highly affects the output target (e.g., if duration=0 then y='no'). Yet, the duration is not known before a call is performed. Also, after the end of the call y is obviously known. Thus, this input should only be included for benchmark purposes and should be discarded if the intention is to have a realistic predictive model. # other attributes: 12 - campaign: number of contacts performed during this campaign and for this client (numeric, includes last contact) 13 - pdays: number of days that passed by after the client was last contacted from a previous campaign (numeric; 999 means client was not previously contacted) 14 - previous: number of contacts performed before this campaign and for this client (numeric) 15 - poutcome: outcome of the previous marketing campaign (categorical: