アソシエーション分析とは?関連性を見つける手法を解説

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ざっくりとアソシエーション分析とは

  • 大量のデータから関連性を見つける
  • ビジネスや研究でよく使われる
  • 購買履歴やユーザー行動を分析する

アソシエーション分析とは、大量のデータから関連性を探し出す手法です。

概要説明

アソシエーション分析とは、大量のデータからアイテム間の関連性を探し出す手法である。なぜならば、関連するアイテムを見つけることで、ビジネスや研究が効率的になるから。例えば、スーパーマーケットでビールとおつまみが一緒に買われる傾向を見つける。そして、その情報を使って商品配置を工夫する。つまり、消費者の行動を理解し、ビジネスを成長させる手法である。だから、多くの企業で活用されている。

職業職種

マーケティング担当者

アソシエーション分析は、商品推薦や広告戦略に使われる。なぜなら、顧客の購買傾向を理解できるから。例えば、オンラインショッピングサイトでの商品推薦。

データサイエンティスト

アソシエーション分析は、研究や新製品開発で使われる。なぜなら、関連するデータを見つけることで、新しい発見や改善点が見つかるから。例えば、医療データから病気の原因を探る。

小売業者

アソシエーション分析は、商品配置や在庫管理に使われる。なぜなら、どの商品が一緒に買われるかを知ることで、効率的な商品配置ができるから。例えば、スーパーマーケットでの商品陳列。

アソシエーション分析の名前の由来は、英語の”Association”(関連性)と”Analysis”(分析)の組み合わせから来ています。これは、この手法がアイテムやデータ間の「関連性」を「分析」することに焦点を当てているからです。

アソシエーション分析の代表例

NTTデータ

NTTデータは、アソシエーション分析で有名である。なぜなら、ビッグデータ解析サービスを提供しているから。例えば、小売業者向けに購買データ解析を行う。

楽天

楽天は、アソシエーション分析で名高い存在である。なぜなら、自社のオンラインショッピングプラットフォームで顧客データを解析しているから。例えば、商品推薦機能の高度化。

DeNA

DeNAは、アソシエーション分析で世間に知られている。なぜなら、ゲームやアプリのユーザー行動を解析しているから。例えば、ゲーム内でのアイテム購入傾向の分析。

手順例

以下は、アソシエーション分析の基本手順です。

データ収集

データ収集は、アソシエーション分析の第一歩である。なぜなら、分析するための情報が必要だから。例えば、顧客の購買データ。

データ整理

データ整理は、分析がスムーズに行えるようにするためである。なぜなら、不要なデータを除外する必要があるから。例えば、外れ値の除去。

分析実行

分析実行は、関連性を見つける作業である。なぜなら、ここで初めてデータ間の関連が明らかになるから。例えば、購買アイテムの組み合わせ分析。

結果評価

結果評価は、分析が正確かどうかを確認する段階である。なぜなら、誤った分析はビジネスに悪影響を及ぼすから。例えば、信頼度やリフト値の計算。

活用・実施

活用・実施は、分析結果をビジネスに適用する段階である。なぜなら、分析だけでは意味がないから。例えば、商品推薦や広告戦略の改善。

類似語

相関分析

相関分析は、アソシエーション分析の類似語である。なぜなら、両方ともデータ間の関連性を調べる手法だから。例えば、変数間の関連性を数値で表す。

クラスタ分析

クラスタ分析は、アソシエーション分析の類似語である。なぜなら、データをグループ化する点で共通しているから。例えば、顧客をいくつかのグループに分ける。

パターン認識

パターン認識は、アソシエーション分析の類似語である。なぜなら、データから特定の形や規則を見つけ出すことが目的だから。例えば、画像やテキストデータの分析。

反対語

無作為抽出

無作為抽出は、アソシエーション分析の反対語である。なぜなら、関連性を無視してデータを選ぶから。例えば、ランダムなサンプリング。

単一分析

単一分析は、アソシエーション分析の反対語である。なぜなら、複数のアイテム間の関連性ではなく、一つのアイテムだけを分析するから。例えば、一つの商品の売上分析。

直感判断

直感判断は、アソシエーション分析の反対語である。なぜなら、データに基づかずに判断するから。例えば、経験や感じに基づいて商品を選ぶ。

アソシエーション分析の注意点

アソシエーション分析を使用する時の注意点はデータの質である。なぜならばゴミデータからはゴミ結果しか出ないからだ。例えば、外れ値や欠損データがあると分析が狂う。そして、分析目的に合ったデータを選ぶこと。だから、事前にデータのクリーニングと目的設定が必要。

アソシエーション分析と相関分析は、間違えやすいので注意しましょう。

アソシエーション分析は、アイテム間の関連性を見つける手法です。

一方、相関分析は、二つの変数間の関連性を数値で示す手法です。

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