戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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12 章　その他のデータサイエンスの問題と技法

他の工学での問題解決手法では、新しい問題をより効率よく解決するために、それを既知

の問題の集合に分解し、既に確立したツールを使うことがよくあります。まったく新しい解

決策を一から構築しようとはしません。分析工学でも同じです。データサイエンスにも特定

の共通した問題を解決するためのツールが多くあります。この本では基本的な原則を、多く

に共通な技法やツールと一緒に紹介してきました。相関関係や有効な変数を見つける方法、

類似の表現を見つける方法、分類方法、クラスに属する確率の推定方法、回帰、クラスタリ

ングといった技法やツールです。

これらは多くのデータサイエンスの問題に共通して使えるツールです。しかし

2

章で説明

したように、他にも良いツールがあります。幸いなことに、いままでに説明してきた問題の

基礎となる基本的なコンセプトは、同じように他の方法の基礎にもなります。いままで、基

本的な問題や技法を紹介してきましたが、まだ紹介していないものをいくつか簡単に紹介し

ていきます。

12.1

 共起とアソシエーション：一緒に発生する項目の見つけ方

エンティティの含まれるトランザクションをもとに、エンティティ間にある関連性を見つ

けようとすることを共起（

Co-occurrence

）のグルーピングやアソシエーション（関連性）

の検出と言います

†

。しかし、どういう理由で共起を見つけたいのでしょうか。共起を使用

した応用例はたくさんありますが、ここでは、顧客に直接関係する応用例を考えてみましょ ...