A社では、顧客の行動や天候、販売店のロケーションなどの多くの項目から成るデータを取得している。これらのデータを分析することによって販売数量の変化を説明することを考える。その際、説明に使用するパラメータをできるだけ少数に絞りたい。このときに用いる分析法として、最も適切なものはどれか。

選択肢

• アABC分析
• イクラスター分析
• ウ主成分分析
• エ相関分析

正解と解説

正解：ウ 主成分分析

主成分分析は、互いに相関のある多数の変数を、情報の損失をできるだけ抑えながら少数の合成変数（主成分）にまとめる手法である。項目数が多いデータの次元を削減して、少ないパラメータで対象を説明したい場合に用いる。設問は多数の項目を少数に絞って販売数量の変化を説明したいという要求なので主成分分析が適する。

選択肢ごとの解説

• ア売上などへの寄与度で対象を上位から分類する管理手法で、変数の削減を行うものではない。
• イ似た性質のデータを群に分ける手法で、対象の分類が目的であり変数の集約ではない。
• ウ正解。多数の変数を少数の主成分に集約して説明する手法である。
• エ2変数間の関係の強さを測る手法で、多数の項目を集約する用途には向かない。

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