「アップリフト」プラットフォームの使用例「Hair Care Product.jmp」データテーブルは、毛染め製品に関する、仮想的なデータです。ある大手美容雑貨チェーンが、126,184名の男女のカード会員に対して、毛染め製品を購入するかどうかを追跡しました。まず、カード会員の中から約半数を無作為に抽出し、毛染め製品の広告を送付しました。そして、その後3か月にわたって、カード会員全員を対象に、製品を購入するかどうかを追跡しました。
データテーブルの「広告」列は、広告が送付されたかどうかを示します。「購入」列は、製品を購入したかどうかを示します。各会員について、「性別」、「年齢」、「髪の色」、「米国 地域」、「居住地」（都市部かどうか）の情報が収集されています。また、「検証」列によって、カード会員の約33%が検証データとして使われるように設定されています。
JMPの「アップリフト」プラットフォームでは、応答変数がカテゴリカルである場合は、並び替えたときに順番が最初になっている水準が、関心のある水準として扱われます。「購入」列に「値の順序」列プロパティが設定されているのは、「Yes」を最初の水準とするためです。この列プロパティを設定しないと、「No」が最初の水準となり、分析において関心のある水準として扱われてしまいます。
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Hair Care Product.jmp」を開きます。
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［分析］>［消費者調査］>［アップリフト］を選択します。
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3.
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「広告」を選択し、「処置」をクリックします。
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「購入」を選択し、［Y, 目的変数］をクリックします。
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「検証」列を選択し、［検証］ボタンをクリックします。
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4.
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［OK］をクリックします。
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5.
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レポートのグラフの下にある［実行］をクリックします。
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検証セットに基づき、最適な分岐の数が3と判断されます。3回分岐した後のグラフのようなグラフが作成されます。わかりやすいように、縦軸のスケールを変更しています。
図6.2 3回分岐した後のグラフ
グラフから、広告によって購入にアップリフトが生じているのは、髪の色が黒（black）・赤（red）・茶色（brown）の女性、または低年齢層（年齢< 42）で髪の色がブロンドである女性のいずれかのグループだとわかります。高年齢層（年齢 ≥ 42）でブロンドの女性の場合は、広告の効果がマイナスとなっています。