問6
頻出度★★★
A社では，顧客の行動や天候，販売店のロケーションなどの多くの項目から成るデータを取得している。これらのデータを分析することによって販売数量の変化を説明することを考える。その際，説明に使用するパラメータをできるだけ少数に絞りたい。このときに用いる分析法として，最も適切なものはどれか。
令和5年度 ITパスポート試験 問6
ストラテジ系企業活動 › 業務分析・データ利活用
この問題の解説と、これまでの解答の記録です。
解説
問 6
不正解ア
ABC分析は、売上や在庫などの項目を金額・数量の大きい順に並べ、累積構成比に応じてA・B・Cのランクに分け、重点管理する対象を見つける手法 (パレート分析)。重要度の順位付けが目的であり、多数の変数を少数にまとめる次元削減には用いない。
不正解イ
クラスター分析は、性質の似たデータ (顧客やサンプル) どうしを集めていくつかのグループ (クラスター) に分類する手法。対象を似た者どうしにまとめるものであって、説明に使う変数 (パラメータ) の数を減らすものではない。
- ウ
正解 正解は「ウ 主成分分析」。主成分分析は、互いに相関のある多数の変数 (項目) を、情報の損失をできるだけ抑えながら、より少数の合成変数 (主成分) にまとめる手法で、いわゆる次元削減 (変数の数を減らすこと) に用いられる。本問では「顧客の行動・天候・販売店のロケーション」など多くの項目から販売数量の変化を説明したいが、「説明に使用するパラメータをできるだけ少数に絞りたい」とある。多数の項目を少数の主成分に集約して説明する目的に最も合致するのが主成分分析である。
不正解エ
相関分析は、二つの変数の間にどれくらい強い直線的な関連があるかを相関係数などで調べる手法。変数間の関係の強さを測るだけで、多数の項目を少数の合成変数にまとめる働きはない。
ここがポイント
- 主成分分析＝相関のある多数の変数を、情報の損失を抑えつつ少数の主成分に集約する次元削減手法。「項目 (パラメータ) を少数に絞る」という記述が出たら主成分分析を想起する。
- 分析手法の使い分け: ABC分析＝重点管理のための順位付け、クラスター分析＝似た対象のグループ分け、相関分析＝二変数間の関連の強さの測定。
用語