令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63
ストラテジ／システム戦略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。
出典：令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63
- 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。
- イ商品を購入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：イ
解説
アソシエーション分析は，「A を買った人は B も買う」といった同時購買や関連性のルールを大量の取引データから見つけ出す手法で，バスケット分析とも呼ばれます。ルールの有効性は，支持度（全体に占める同時出現の割合），信頼度（A を買った人のうち B も買う割合），リフト値（偶然に比べて何倍起こりやすいか）で評価します。
選択肢ごとの解説
- ア誤り。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の説明です。
- イ正しい。購買データから関連性のルールを見いだし，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です。
- ウ誤り。多数の観測変数の背後に共通因子を仮定してモデル化するのは因子分析の説明です。
- エ誤り。多数の観測変数を少数の合成変数で要約するのは主成分分析の説明です。