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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12.1　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

は結局多くの注文でメインの配送センターから運んだり、配送を複数回行ったりする必要

が発生してしまっています。これは人気のある商品を注文するときに、あまり人気のない商

品も一緒に注文することがあるのが原因です。このビジネス上の課題には、データのアソシ

エーションを調べることで対処できます。特定の人気のない商品に、人気のある商品とよく

一緒に購入されるという「共起」があるなら、それも一緒に地方の配送センターに在庫とし

て持っておくことで、配送コストを相当削減できます。

共起のグルーピングとは、一種の検索です。データを検索して、統計的に「意味のありそ

うな」組み合わせを見つけます。問題の定義の仕方はさまざまですが、「

A

が発生すると

B

が発生する可能性が高い」というルールで考えてみましょう。ここでは

A

が

e

ウォッチの売

上で

B

が

e

ブレスレットの売上とします

†

。統計における「意味のある」ものとはほとんどの

場合、これまでに紹介してきた基本コンセプトに従います。

まずは、複雑性のコントロールについて考える必要があります。大量の共起が発生して

も、それは、単に偶然発生しているだけで、一般的なパターンから発生しているわけでは

ないかもしれません。複雑性をコントロールする簡単な方法は制約を付けることです。例え

ば、データが満たすべき最小限の共起の発生割合をルールとすることです。ここでは全トラ

ンザクションのうち、少なくとも

1%

では共起が発生していなければならない、というルー ...