前回は、AIモデルの構築に前処理が重要な役割を占めることを紹介した。実際に前処理は全工数の7割から8割を費やすのだが、今回は前処理で因果を作るということについて触れたい。なお、因果とは原因と結果である。 ある結果には、必ずそれに対する原因があるという法則だ。
 

 今回の事例は、小売業で店内のセンサーログから顧客の行動を可視化して欲しい、というニーズから実現した。具体的には店舗にセンサーを設置して顧客のスマホから通過データを受信することでデータを取れるようにした。

 ここで問題になるのがログの使い方である。例えば滞在時間を使うというアイデアがある。入店時間と退店時間の差が滞在時間で、その時間の長い顧客はこの店のファンかもしれない。こういった時間軸のデータを使ってクラスタリングすると滞在時間の長さで顧客が分類される。