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】
各選択肢の解説
ア. ABC 分析
→商品を重要度（売上・利益など）に応じてA・B・Cのランクに分類する手法
→パラメータを絞る目的には合いません
イ. クラスター分析
→似たデータをグループ化（分類）する手法
→変数を減らすという目的には直接的ではありません
ウ. 主成分分析
→複数の変数（項目）を少数の代表的な指標（主成分）に要約するための統計手法
→データの次元削減に使われ、複雑なデータの中から本質的な特徴を抽出したいときに有効
→ ⭕ 分析の目的が「販売数量の変化を説明するパラメータを少数に絞る」ことであるため、この方法が最適です
エ. 相関分析
→2つの変数間の関係の強さを見る分析
→多変量の中から変数を絞るのには不十分
以上より、正解はウ.となります。
業務分析・データ利活用1～業務分析手法とデータ可視化～
※「主成分分析」はシラバスに載っていない用語です。消去法で解答しましょう。
