トップページ | ひとつ上のページ | 目次ページ | このサイトについて | ENGLISH

データサイエンス教室

アソシエーション分析

データマイニング の事例として、ビールとオムツの話は有名です。 アソシエーション分析は、この事例のような分析ができる手法です。

「アソシエーション・ルール」、「連関規則」、「マーケット・バスケット分析」とも呼ばれています。

わかること

アソシエーション分析の例

アソシエーション分析でわかるのは、事象の組み合わせの中で、よく起きているものです。 上記の例だと、ビールとオムツの組み合わせで買う人が多いことが、分析結果として出てきたようです。

アソシエーション分析でわかる事象の組み合わせというのは、「Aが起きていると、Bも起きている確率」といったものです。 「Bが起きていると、Aも起きている確率」というのもわかります。

面白いのは、これらの確率は必ずしも一致しない事です。 AとBを、「ひき肉」と「餃子の皮」や、「ふとん」と「シーツ」等に置き換えれば、一致しない理由が想像できるかと思います。

アソシエーション分析では、「AとBが起きている時に、Cが起きている確率」というように、複雑なものも出す事ができます。

他の手法との関係

ラフ集合分析

アソシエーション分析の結果について、ひとつの変数をYとして、そのYが入っている結果をまとめると、 ラフ集合分析 と似てきます。

アソシエーション分析は、ラフ集合分析のように、Yの違いを引き立たせようとした計算ではない所が、異なっています。

ベイジアンネットワーク

アソシエーション分析では、原因と結果の起き方の探索ができます。

ところで、世の中には、結果が他のものの原因になっていたり、原因が複数ある場合があります。 そういった構造の分析としては、 ベイジアンネットワーク があります。




if-thenルールと因果関係の関係

手法の使い分け

順路 次は 質的なデータの相関性

Tweet