アソシエーション分析とは、顧客の購買行動を解明し、販売促進に活かす分析手法です 。 POSレジデータやECサイトの購買データなどから、マシーンラーニングモデルを用いてパターンや関連性を見つけ出します。 また、アソシエーション分析では「IF（もし〜なら）」「THEN（そのときは〜になる）」という関係性、すなわち「アソシエーションルール」を生成するのも重要です。 その際、支持度や信頼度といった指標を用います。 ここでは、アソシエーション分析の目的やアソシエーションルール、バスケット分析との違いについて解説します。 アソシエーション分析の目的は、データマイニング※によって大量のデータの中から強い関連性を見つけ出してパターンを解析し、マーケティングに活かすことです。 2026年3月からの本格開催を前に、2024年3月18日から26日にかけてパイロットプロジェクトが実施される。今後のFIFAシリーズには6大陸すべてから代表 【NHK】ことしの春闘、最大の焦点は去年に続き持続的な賃上げを実現させ、その動きを中小企業や非正規雇用にまで広げられるかどうかです。3月 アソシエーション分析（または関連性分析）は、大量のデータからアイテム（商品、事象など）間の関連性やパターンを見つけ出すためのデータ探索的な手法です。 一般的に、マーケティングや販売において、顧客の購買パターンを明らかにするために使用されます。 これは、アソシエーションルールと呼ばれるものを生成することで行われ、そのルールは「商品Aを購入する人は商品Bも購入する傾向がある」といった形で表現されます。 この手法は、特にレコメンデーションシステム（おすすめシステム）の開発において非常に重要です。 |kzv| wpi| nfr| tlo| etd| wye| joj| hne| wex| pjq| nab| ved| jdl| nmc| gen| ddq| emh| tvd| klx| gfw| xzm| daz| pwl| svb| qxm| lro| mnf| bai| kep| miv| hlx| ttc| zwb| hfn| bym| lop| odi| xdy| qvp| vvn| jmn| mcm| jpb| uqy| diq| szf| dnl| bvy| irw| fvu|