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Commit 1b0462e

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notebooks/img/cross_table_overview.svg

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notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb

Lines changed: 1 addition & 3 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -21,7 +21,7 @@
2121
"\n",
2222
"## 解決策\n",
2323
"\n",
24-
"**AutoPrivacy DCR上でIDを元に安全に同意なしで突合することで「金融属性 × 購買実績」のクロス集計が可能になり、マーケティングROIを高められる**\n",
24+
"**AutoPrivacy DCR上でIDを元に安全に突合することで「金融属性 × 購買実績」のクロス集計が可能になり、マーケティングROIを高められる**\n",
2525
"\n",
2626
"異なる企業のデータを組み合わせることで、単独では見えなかった顧客の全体像が明らかになります。"
2727
]
@@ -151,8 +151,6 @@
151151
"\n",
152152
"上記のクロス集計表から、顧客の金融属性と購買行動の関係性を読み取ることができます。\n",
153153
"\n",
154-
"**分析のヒント**: 最近では、このようなクロス集計表をLLM(大規模言語モデル)に入力することで、簡単に傾向分析や顧客セグメントの可視化を行うことができます。例えば、CSV形式の結果をChatGPTやClaudeに貼り付けて「この顧客データから得られる知見をまとめてください」と尋ねるだけで、以下のような分析結果が得られます。\n",
155-
"\n",
156154
"### 1. **来店は多いが購買額は控えめな層が存在**\n",
157155
"\n",
158156
"→ よく店舗を訪れるものの、購買に至るケースは控えめという傾向が見られる顧客セグメント。\n",

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