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 |
答え ウ
【解説】
| ア | ABC分析は、「重点分析」とも呼ばれ、たくさんあるものを整理し大事な項目(売上高、費用対効果)の大きい順にならべ、プライオリティ(優先度)をつける分析法です。(×) |
| イ | クラスター分析は、観測データを類似性によって集団や群に分類し、その特徴となる要因を分析します。(×) |
| ウ | 主成分分析は、多数の説明変数を、より少ない式や合成変数に要約する手法です。(〇) |
| エ | 相関分析は、2つのデータの関係性の強さを表す指標(相関係数)を計算で求めて数値化する分析手法です。(×) |
【キーワード】
・主成分分析
- 主成分分析
統計学上のデータ解析手法のひとつで、多数の説明変数(条件、要因)を、より少ない式や合成変数(複数の変数が合体したもの)に要約する手法で、この要約を「次元の縮約」と呼び、要約した合成変数のことを「主成分」と呼びます。
もっと、「主成分分析」について調べてみよう。
戻る
一覧へ
次へ