データ分析手法の一つである、アソシエーション分析はどれか。

選択肢

• ア結果となる数値（目的変数）と要因となる数値（説明変数）との関係性について、最小二乗法を用いて分析する。気温の変化が売行きにどの程度影響するかなどの事象の予測に用いられる。
• イ商品を購買するときの関連性や同時性などのルールを購買データに基づいて見いだすなど、データ間の統計的なパターンや、意味のある関連性を抽出する。信頼度、支持度及びリフト値によってルールを評価し、有効性を確認する。
• ウ多数の変数の情報（観測変数）に存在する共通因子を仮定し、モデル化して分析する。共通因子を設けることによってデータの数が増加しても複雑になることを防ぎ、現象を分かりやすく捉えることができる。
• エ多数の変数の情報（観測変数）をできるだけ少ない指標や次元（合成変数）で要約する。データのもつ情報をできる限り損なわずに全体の傾向を可視化することができる。

正解と解説

正解：イ 商品を購買するときの関連性や同時性などのルールを購買データに基づいて見いだすなど、データ間の統計的なパターンや、意味のある関連性を抽出する。信頼度、支持度及びリフト値によってルールを評価し、有効性を確認する。

アソシエーション分析は、大量の取引データから「Xを買う人はYも買う」といった同時購買や関連のルールを見つけ出す手法で、マーケットバスケット分析とも呼ばれる。抽出したルールの有効性は、そのルールが現れる割合を示す支持度、Xを買った人のうちYも買った割合である信頼度、偶然と比べてどれだけ起こりやすいかを示すリフト値で評価する。よってイが正解。

選択肢ごとの解説

• ア目的変数と説明変数の関係を最小二乗法で分析するのは回帰分析の説明である。
• イ正解。購買データから関連ルールを抽出し、支持度・信頼度・リフト値で評価するのがアソシエーション分析である。
• ウ観測変数の背後に共通因子を仮定してモデル化するのは因子分析の説明である。
• エ多数の観測変数を少数の合成変数に要約するのは主成分分析の説明である。

この問題に出た用語

• 最小二乗法
• アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）
• 有効性（利用時の品質）
• 分析手法（クラスタ分析・コンジョイント分析）
• 回帰分析

同じ分野の他の問題

• 官民データ活用推進基本法などに基づいて進められているオープンデータバイデザインに関して、行政機関における取組についての記…2024年度 秋期 午前 問62
• ビッグデータの利活用を促す取組の一つである情報銀行の説明はどれか。2023年度 春期 午前 問63
• レコメンデーション（お勧め商品の提案）の例のうち、協調フィルタリングを用いたものはどれか。2021年度 春期 午前 問63
• オープンデータの説明はどれか。2019年度 秋期 午前 問63
• ビッグデータを有効活用し、事業価値を生み出す役割を担う専門人材であるデータサイエンティストに求められるスキルセットを表の…2019年度 春期 午前 問63