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。
- 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
AI解説
アソシエーション分析は、POSデータなどの購買履歴から「Aを買う人はBも買う」といった商品間の関連ルールを抽出するデータマイニング手法であり、抽出したルールの有効性は支持度(Support)、信頼度(Confidence)、リフト値(Lift)の3指標で評価する。 ア: 目的変数と説明変数の関係を最小二乗法で分析し予測に用いる手法は回帰分析の説明であり、アソシエーション分析ではない。 イ: 購買データから商品間の関連性・同時購買のルールを見いだし、支持度・信頼度・リフト値で評価するという記述はアソシエーション分析そのものであり、正しい。 ウ: 多数の観測変数に共通する潜在因子を仮定してモデル化する手法は因子分析の説明である。 エ: 多数の観測変数をより少ない合成変数(主成分)に要約し可視化する手法は主成分分析の説明である。 💡 アソシエーション分析は別名マーケットバスケット分析とも呼ばれ、支持度(全体に占める割合)・信頼度(条件付き確率)・リフト値(相関の強さ)の3指標の意味を区別して覚えること。
出典：令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63 ／ 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）
※Web掲載用に表記を一部変更しています。著作権はIPAに帰属します。
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