平成25年度 秋期 午前Ⅱ 問11
マーケティング
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する手法はどれか。
- アクラスタ分析法
- イ指数平滑法
- ウデルファイ法
- エモンテカルロ法
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✓ これが正解アクラスタ分析法
解説
似たもの同士を群にまとめ特徴を探るのはクラスタ分析法です。
クラスタ分析法は、多数の観測データの間の似ている度合いを測り、似たもの同士を同じ群(クラスタ)にまとめていく分析手法です。見分ける軸は、手法の目的がデータの分類なのか、将来の値の予測なのか、模擬的な試行なのかです。たとえば顧客の購買データを分析して、似た買い方をする顧客の集団をいくつか見つけ、それぞれの特徴を調べれば、集団ごとに販売施策を考えることができます。設問の、類似性によって集団や群に分類して特徴を分析するという説明は、この手法の目的に合っています。英語のclusterが房や群れを意味することと結び付けて覚えると忘れにくくなります。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- イ指数平滑法:指数平滑法は、過去の実績値に新しいものほど大きな重みを付けて平均し、次の期の値を予測する手法です。需要予測などに使われる予測の手法であり、データを群に分類するものではありません。
- ウデルファイ法:デルファイ法は、複数の専門家にアンケートを繰り返し、前回の集計結果を示しながら意見を収束させていく予測の手法です。観測データを類似性によって分類する手法ではありません。
- エモンテカルロ法:モンテカルロ法は、乱数を使った試行を多数繰り返して、確率的に起こる現象の結果を近似的に求めるシミュレーションの手法です。データを群に分ける分析とは目的が違います。
この問題の用語
- 分析集めたデータを細かく分けて、何がどう関わっているかを読み取ること。量が増えるほど、扱う道具も考え方も変わります。
出典:平成25年度 秋期 ITストラテジスト試験 午前Ⅱ 問11
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