問題
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
- 1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が予測に用いられる。
- 2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。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。
- 3多数の変数の情報(観測変数)に内在する共通因子を仮定し、モデル化して分析する。共通因子を抽出することによってデータの次数が増加しても複雑になることを防ぐ。
- 4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できる。
正解
2. 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。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。
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解説
アソシエーション分析は、トランザクションデータから"商品Aを買う人は商品Bも買う"といった同時購買の関連性(相関ルール)を見いだす手法で、バスケット分析とも呼ばれる。ルールの評価には支持度(同時に現れる頻度)、信頼度(条件成立時に結論が成立する割合)、リフト値(関連の強さ)が用いられる。アは回帰分析、ウは因子分析、エは主成分分析の説明であり、いずれもアソシエーション分析とは異なる。よって正解は「イ」となる。(出典: 令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63)
一問一答
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