成功しているプロジェクトをハイライト

Kickstarterのプロジェクトデータからデータをインポートします。すると、サマリビューでstatusという列があります。ここにそのプロジェクトが成功したかどうかを識別できる情報があります。

ハイライトの機能を使って、成功したプロジェクト(statusがsuccessful)がどういう傾向があるのか見ていきます。

するとメインカテゴリでは、件数ベースで見ると、Film & Video、Musicの成功例が多いことがわかります。成功率ではMusicやDesgin、Gamesといったカテゴリが高いようです。サブカテゴリを見ると、Tabletop Gamesの成功率が高いようです。

成功したプロジェクトの国を見ると件数ベースではアメリカが圧倒的に多いです、成功率で見ると、イギリスや他の国のほうがアメリカより高い事がわかります。

成功と相関している特徴は？

次にラングリングで、成功しているプロジェクトにTRUE、それ以外にFALSEという区分をつけて、どの特徴が成功に相関しているのかを調べます。

まず、成功したかどうかを識別する列status_logicalを以下のように作成します。

この作成したstatus_logical列との相関をサマリビューで調べてみると、main_categoryがTheaterだと60%近い成功率(信頼区間95%では、成功率は58.96%から60.8%の範囲)であることがわかります。

成功と相関する特徴を深堀り

では、このメインカテゴリを深堀りするために、AUC(ロジスティック)のリンクをクリックします。すると、ロジスティック回帰が以下のように作成されます。

TheaterやComic、Musicというのが成功率が高く、TechnologyやFoodといったカテゴリは苦戦していることがわかります。

さて、ここまではカテゴリに注目してきましたが、目標額によっても成功率は変わるんではないでしょうか？目標額が少なければそれだけ成功確率は上がりそうです。ではロジスティックのアナリティクスの予測変数に目標額も入れてみましょう。

ところで、目標額はかなり分布が左に偏っており、右側のある金額のときの違いがよくわかりません。

そこで一旦対数を取ってみて、もう一度サマリビューの相関を確認します。

すると、(対数を取った後の)目標額による差が分かるようになりました。では作成したロジスティクス回帰のアナリティクスにこの対数をとった目標額を足して再度結果を見てみましょう。