問63 一緒に買う物の分析

応用情報​技術者試験 令和7年度 秋期 午前、全80問のうちの問63。

出典:令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
答えと解説を開く

正解はイです。

アソシエーション分析は、買い物のデータなどから「パンを買う人は牛乳も買うことが多い」のような、物どうしの結び付きのルールを見つける分析です。ルールの良さは 3 つの値で評価します。支持度は全体のうち両方が一緒に買われた割合、信頼度はパンを買った人のうち牛乳も買った割合、リフト値は「パンを買った」ことで牛乳が買われやすくなる度合いです。この説明に合うのはイです。

ほかの選択肢が違う理由

  • ア目的変数と説明変数の関係を最小二乗法で求めて予測に使うのは、回帰分析です。
  • ウ多くの観測変数の裏に共通の原因 (因子) があると考えてモデルを作るのは、因子分析です。
  • エ多くの変数を、情報をなるべく失わずに少ない合成変数にまとめるのは、主成分分析です。

仕組み

リフト値が 1 より大きければ、一緒に買われやすい関係があると読みます。1 なら関係が無く、1 より小さければかえって一緒に買われにくい関係です。

ネット通販の「この商品を買った人はこちらも買っています」の表示は、この考え方を使った例です。

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