アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）とは？あそしえーしょんぶんせきしじどかくしんどりふとち
アソシエーション分析とは、大量の取引データから「Aを買う人はBも買う」という同時購買の規則を見つける手法。全取引に占めるAとBの同時出現率が支持度、Aを含む取引のうちBも含む割合が確信度、確信度をB全体の出現率で割った値がリフト値で、1を超えるほど規則としての価値がある。
最終更新：2026-10-07
高度試験の午前Iを最短で暗記する →背景
支持度と確信度だけでは、もともと誰もが買う商品がどの規則でも高い確信度を示してしまい、判断の役に立たない。リフト値は「Aを買ったかどうかでBの購入率がどれだけ変わったか」を見る比で、単独の人気と関連の強さを切り分けるために置かれている。指標が3つ並ぶのは、この補正が必要だからである。
具体例
POSデータで、紙おむつを買った客のビール購入率が全体の1.5倍であればリフト値1.5となり、売場の配置や同時クーポンの根拠になる。Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」も同じ発想の推薦にあたる。
試験での引っ掛け
確信度は向きのある指標で、A→BとB→Aでは値が違う。一方リフト値は向きを入れ替えても同じ値になり、この対照が問われる。規則が示すのは相関であって因果ではなく、支持度が極端に低い規則は偶然の同時発生にすぎない。似た顧客をまとめるクラスタリングや、分類を行う決定木とは目的が違う。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの9 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (2) データ利活用に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。