アソシエーション分析
出典: 令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63 (IPA)
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 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。
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正解: イ
- 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、回帰分析です。
- イ: 購買データなどから関連のルールを見つけ、信頼度・支持度・リフト値で評価するのがアソシエーション分析なので正しい答えです。
- ウ: 観測変数の背後にある共通因子を仮定して分析するのは、因子分析です。
- エ: 多数の変数を少ない合成変数 (主成分) にまとめて要約するのは、主成分分析です。
ポイント
- アソシエーション分析: 「A を買う人は B も買うことが多い」のような、データ同士の関連のルールを見つける分析です (バスケット分析とも呼ばれます)。
- ルールの良さは、支持度 (A と B が一緒に出てくる割合)、信頼度 (A があるときに B もある割合)、リフト値 (偶然と比べて何倍起こりやすいか) で評価します。