# 2023/2/24 - オンラインセミナー #106 - 生存モデルを使って将来のキャンセルを予測

**URL:** <https://community-ja.exploratory.io/t/topic/862>\
**Category:** セミナー\
**Created:** [2023 年 2 月 20 日午前 10:16 UTC](https://community-ja.exploratory.io/t/topic/862 "2023-02-20T10:16:55Z")\
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**Author:** ![Takato\_Shiroto](https://community-ja.exploratory.io/user_avatar/community-ja.exploratory.io/takato_shiroto/32/23_2.png) [@Takato\_Shiroto](https://community-ja.exploratory.io/u/Takato_Shiroto)\
**Post date:** [2023 年 2 月 20 日午前 10:16 UTC](https://community-ja.exploratory.io/t/topic/862/1 "2023-02-20T10:16:55Z")

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サブスクリプション型のサービスにおけるキャンセルや、従業員の退職の予測は、サービスの継続期間や勤務年数といった期間がキャンセル率や退職率に大きな影響を与えるため、「生存分析のモデル」を使った方がより適切な予測ができます。

以前の[セミナー](https://exploratory.intercom-clicks.com/via/e?ob=b52%2FIYRTPoPHDFX%2BzTVfv7%2FNTBuqiJoVFOKYA%2FIz70ceqZA8ECGNE8JUntdpSULJtNOwz%2FtfKa5Pq7wDL2I0yw%3D%3D&h=0473d16775637be512e8792ba782dff54699f814-b6uma1h1_62198804556966&l=f85559cbb3ca8f63339206177825416aa4a2ac59-55261957)でこの「生存分析モデル」使い方を紹介しましたが、このセミナーでは、作成した生存分析モデルを使って、例えば1ヵ月先の未来に顧客がキャンセルする確率や、キャンセルする確率が指定した値になる日付を予測する方法を、デモ交えて紹介します。

**日時：2023/2/24（金） 昼 12:00 - 13:00（日本時間）**  
スピーカー：村里郁哉

オンラインセミナーの詳細は[こちら](https://exploratory.io/online-seminar-jp)をご覧ください。

[録画を見る](https://exploratory.io/note/kanaugust/106-NNw9qBb2Tn)