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アソシエーション分析と相関分析の違いをわかりやすく解説！

データ分析の世界では、「アソシエーション分析」と「相関分析」という用語が頻繁に使われます。この二つの分析手法は、データの関係性を理解するために重要ですが、実際には異なる目的を持っています。この記事では、アソシエーション分析と相関分析の違いについて詳しく解説します。

アソシエーション分析とは

アソシエーション分析は、データの中から特定のアイテムの関連性を見つけ出すための手法です。たとえば、スーパーマーケットの購入データを使って、「牛乳を買った人は、パンも買う傾向がある」といったパターンを見つけることができます。このように、アソシエーション分析は「何が一緒に起こるか」を調べるのに適しています。

相関分析とは

一方、相関分析は、二つの数値データの間にどれだけの関連性があるかを測定する手法です。たとえば、「勉強時間とテストの点数」の関係を調べることができます。相関分析では、相関係数という数値を使って、関係の強さや方向（正の相関か負の相関か）を示します。

アソシエーション分析と相関分析の違い

項目	アソシエーション分析	相関分析
目的	アイテムの共起を見つける	数値データ間の関係を測定
データの種類	カテゴリーデータ	数値データ
結果の表現	ルールやパターン	相関係数

まとめ

アソシエーション分析と相関分析は、データの関係を探るための異なる手法です。アソシエーション分析はアイテム同士の共起を見つけることに特化しているのに対し、相関分析は数値データ間の関係を示すものです。この違いを理解することで、より効果的にデータを分析し、ビジネスや研究に活かすことができるでしょう。

ピックアップ解説

アソシエーション分析は、トランザクションデータなどを用いて、購入者がどんな商品を一緒に買うかを探る手法です

たとえば、あるデータに「お菓子」を買った人が「ジュース」も買う傾向があることがわかれば、「お菓子」と「ジュース」は関連性があるということになります

こうした発見は、商品配置やセールス戦略に非常に役立ちますね！

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