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（支持度・確信度・リフト値）とは、支持度・確信度・リフト値の3指標で、取引データに潜む同時購買の規則をふるいにかける手法。支持度は全取引に占める割合、確信度はAを含む取引でBも含む割合、リフト値は確信度をBの出現率で割った値で、偶然を超えた関連かどうかはリフト値だけが答える。
最終更新：2026-10-06
システムアーキテクトを最短で暗記・合格する →背景
POSの明細が大量に貯まるようになり、売上集計では見えない「一緒に買われる組合せ」を機械的に探せるようになった。ただし件数の多い組合せは、単に人気商品同士が並んでいるだけのことが多い。偶然との差を見るためにリフト値が要り、3つの指標のどこに下限を置くかが、得られる規則の数と使い物になる度合いを同時に決める。
具体例
Apache Spark MLlibのFP-Growthで日次バッチを回す構成では、支持度の下限を1%から0.1%へ緩めた途端に規則数が桁で増え、計算時間と解釈の手間が跳ね上がる。逆に上げれば定番商品しか残らない。鮮度が要るならリアルタイム側へ寄せるが、常時抱える計算資源と引き換えになる。
試験での引っ掛け
確信度が高くてもリフト値が1前後なら無価値で、Bがもともと誰でも買う商品というだけ。支持度の下限を下げすぎると規則が爆発し、計算量と解釈の手間が跳ね上がる。得られるのは相関であって因果ではないため「Aを売ればBも売れる」とは言えない。
関連用語
出典・参考
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。