概要

（リポジトリの概要を300字程度で説明）

本リポジトリは、米国ジム会員データ（gym_churn_us.csv）を用いて会員の退会（churn）を予測するための分析資産をまとめた機械学習プロジェクトです。READMEと実行用Rスクリプト（GymMembershipChurn_final.R）、解析レポート（Gym Churn Report.docx）を含み、探索的データ解析（EDA）、特徴量作成、モデル学習・評価、重要特徴量の抽出を通じて、解約リスクの高い会員を早期に検出する実務的手法を提示します。中小施設が実運用に活かせる示唆を狙った構成です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 3
• ファイル数: 4
• メインの言語: R

主な特徴

• gym_churn_us.csv を用いた実データ解析ワークフロー（EDA → 前処理 → モデル評価）
• Rスクリプト（GymMembershipChurn_final.R）で再現可能な解析コードを提供
• 解析結果をまとめたドキュメント（Gym Churn Report.docx）でビジネス示唆を提示
• 中小ジム向けの実務寄りの指標抽出と解約予防施策の示唆

技術的なポイント

（技術的な特徴や注目点を700字程度で説明）

本プロジェクトはRを中心とした典型的な機械学習パイプラインを実装しています。まずデータ読み込みと探索的データ解析（分布、欠損、相関、カテゴリ分布など）により、会員属性や行動ログ（来館頻度、利用開始時期、プラン種別、支払い履歴等と思われる項目）の特徴を把握します。前処理では欠損値処理、カテゴリ変数のエンコード、連続変数のスケーリングや離散化、必要に応じてダミー変数化を行う想定です。特徴量エンジニアリングは解約予測に重要で、直近の来訪頻度、契約更新履歴、キャンセル履歴、利用傾向の時間差特徴（ラグ）や集計指標を作成することでモデルの判別力を高めます。

モデル面では複数アルゴリズムを比較するアプローチが取られており、ロジスティック回帰による解釈性確保、ツリーベースモデル（ランダムフォレストや勾配ブースティング）による非線形関係の捕捉、交差検証やハイパーパラメータチューニングを通じた過学習対策が想定されます。評価指標はAUC-ROCや混同行列ベースの精度・再現率・F1、ビジネス観点ではリスク上位n%の精度（top-k精度）などが重要です。さらにモデルの説明可能性として、変数重要度や部分依存プロット、場合によってはSHAPのようなローカル説明手法を用いて「どの行動が離脱に結びついているか」を可視化・解釈する流れが含まれます。最終的には解析レポートで施策提案（ターゲティング、リテンション施策の優先付け）まで落とし込み、実運用で活用するための閾値選定やA/Bテスト案も導出できる構成です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• Gym Churn Report.docx: file
• GymMembershipChurn_final.R: file
• README.md: file
• gym_churn_us.csv: file

まとめ

（総評を50字程度で）

実務寄りのジム会員離脱解析をRで再現できるシンプルかつ実用的な入門プロジェクトです。

リポジトリ情報：

• 名前: Gym_Churn_ML_Project
• 説明: Machine Learning Analytics Project
• スター数: 1
• 言語: R
• URL: https://github.com/nrajaraman1/Gym_Churn_ML_Project
• オーナー: nrajaraman1
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/157773398?v=4

READMEの抜粋：

Gym Membership Churn Prediction

Overview

This project analyzes gym membership data to predict customer churn and identify the key behavioral and engagement factors that drive cancellations.
The analysis focuses on helping gyms—especially small and independent facilities—proactively identify high-risk members and implement data-driven retention strategies.

Using exploratory data analysis and multiple machine learning models, the project demonstrates how churn can be predicted to a useful…