決定木（CHAID）で顧客を分類し、Streamlitでマーケティングの意思決定ダッシュボードを構築する
Qiita / 2026/5/6
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要点
- CHAID（決定木）を用いて顧客属性・行動などから顧客を解釈可能なセグメントに分類し、マーケティング施策の根拠を説明しやすくする。
- 分類結果を前提に、Streamlitで顧客セグメント別のKPIや意思決定に使える可視化をまとめたダッシュボードを構築する。
- どの特徴（質問）や分岐がセグメントを分けているかを表示し、施策判断の透明性と改善サイクルを支援する。
- 実装はPythonのデータ分析・機械学習の流れとダッシュボード連携を通じて、現場で運用しやすい形に落とし込む。
1. はじめに：なぜマーケティングにおいて「解釈性」が重要なのか？
データ分析の実務、特にマーケティングの現場において、「予測精度の高さ」と「解釈性の高さ」はしばしばトレードオフの関係になります。
LightGBMやXGBoostといった強力なアンサンブル学習を用いれば、...
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