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。
アソシエーション分析は支持度・信頼度・リフト値で関連ルールを評価
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
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最終更新：2026-08-25／解説・選択肢ごとの解説は資格暗記が独自に作成しています。問題文と選択肢の出典は上記のとおりです。