用語解説

判別分析とは、既知のグループ（購買者／非購買者など）に属するデータから判別関数を導き、新たな観測値がどのグループに属するかを分類・予測する統計手法です。

複数の説明変数を組み合わせてグループ間の境界を最大化する点が特徴で、顧客セグメントの予測モデル構築に活用されます。

どんな場面で活用するか

• 優良顧客と離反リスク顧客を早期に判別してリテンション施策を打つとき
• 新規顧客データから将来のセグメント帰属を予測したいとき
• ターゲティングモデルの構築でロジスティック回帰の代替・比較として使うとき

よくある誤解

「判別分析は機械学習より古くて精度が劣る」は誤りです。正しくは、正規性・等分散性の仮定が満たされる場合は解釈可能性と精度のバランスが高く、実務で依然有効な手法です。

判断のヒント

使い分けの指針：グループが2つならロジスティック回帰と比較検討し、3つ以上なら多群判別分析（MDA）を採用します。交差検証による判別精度の確認を必ず行いましょう。

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