企業活動
ITパスポート試験「業務分析・データ利活用」の問題
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。
アABC分析
イクラスター分析
ウ主成分分析
エ相関分析
正解
ウ．主成分分析
主成分分析(Principal Component Analysis)は、多数の変数間の相関を利用して互いに無相関な「主成分」と呼ばれる合成変数を生成し、少数の主成分で元データの分散を最大限説明する次元削減手法である。本問の「多くの項目→少数のパラメータに絞る」という要件に直接合致する。
?選択肢ごとの解説
ア ×ABC分析は売上貢献度などで項目をA/B/Cの3ランクに分類する管理手法であり、変数間の関係や次元削減は行わない。
イ ×クラスター分析はデータ点を類似度に基づいてグループ(クラスター)に分ける手法であり、変数を減らすのではなくレコードを分類するために使う。
ウ ○主成分分析(Principal Component Analysis)は、多数の変数間の相関を利用して互いに無相関な「主成分」と呼ばれる合成変数を生成し、少数の主成分で元データの分散を最大限説明する次元削減手法である。本問の「多くの項目→少数のパラメータに絞る」という要件に直接合致する。
エ ×相関分析は2変数間の線形関係の強さ(相関係数)を測る手法であり、多変数の説明に使うパラメータを削減する機能はない。
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