AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「時系列データをクラスタリングすれば顧客の行動パターンが見える」と言われましてね。ですが我々のデータは販売回数や来店回数といった数え上げのデータでして、普通の手法で良いのか不安です。
素晴らしい着眼点ですね！一般的な時系列クラスタリングは連続値（たとえば売上金額のような小数を取る値）を前提にすることが多く、カウント（整数）データでは挙動が違うんですよ。大丈夫、一緒に整理していけるんです。
要は、売上金額と来店回数で同じ処理をしていいのか、ということですね。現場では一日あたりの購入回数が0〜数回のことが多く、分布が偏っているのも気になります。
その点を扱う研究があって、整数値の自己回帰モデル（Integer-valued AutoRegressive、略称INAR：整数値自己回帰モデル）を使い、個々の時系列の性質を捉えた上でクラスタリングを行う方法です。要点は三つ、モデルがデータの離散性を扱う、系列ごとの自己相関を織り込む、そして混合モデルでクラスタを判別できる、です。
これって要するに、数え上げデータに特化した時系列モデルで似た振る舞いの顧客をグループ化するということ？
その通りですよ！補足すると、混合モデル（Finite mixture models、混合有限モデル）という仕組みで複数のINARモデルを並べ、どの顧客がどのモデルに属するかを確率的に推定するんです。応用イメージは、現場で異なる来店パターンを持つ顧客群を可視化して施策を分けることです。
実務で怖いのは導入コストと説明責任です。現場のスタッフが納得して運用できるようになりますか。あと推定に時間がかかるのではありませんか。
不安はよく分かります。ここでも要点は三つです。第一に、モデルは説明的であり、各クラスタの典型的な時系列性（例：来店頻度の自己相関）を示せるため現場説明が可能であること。第二に、推定はEMアルゴリズム（Expectation-Maximization、期待値最大化法）で安定化し、既存の混合モデルと同様の手順で実行できること。第三に、クラスタ数の選定やモデル選択は情報量基準で自動化できるため運用負担は限定的であることです。大丈夫、一緒に整えれば運用できますよ。
なるほど。要するに、我が社のような来店回数や購入回数のデータを、そのまま（整数のまま）扱ってグルーピングできるということか。結果を見れば現場にも説明しやすそうです。
その理解で完璧ですよ。まずは小さなパイロットで一店舗分や季節を限定して試してみましょう。結果を現場と一緒に検証し、投資対効果が明らかになれば段階的に拡大すればいいんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。まずは1店舗、1か月分の来店回数データで試して、効果が出れば拡大というステップで進めます。私の言葉で言い直すと、整数のまま扱う時系列モデルで似た顧客群を見つけ、施策を分けて効率を上げるということですね。
