平成26年度 秋期 ITパスポート試験 公開問題 問28 解説 バスケット分析

バスケット分析の問題を見分けるポイントは、「一緒に買われる商品（組み合わせ）」というキーワードです。設問に「購買行動」「分析」といった言葉が出てきたら、それが「何を分析対象にしているのか」に注目しましょう。今回のケースでは、「買い物かご（バスケット）」の中身を分析するという連想ができれば、即座に「一緒に購入する商品」を選ぶことができます。

バスケット分析とは何か

バスケット分析は、マーケットバスケット分析とも呼ばれる、データマイニングの手法の一つです。スーパーやコンビニのレジを通ったデータを分析し、「Aの商品を買う人は、Bの商品も一緒に買う傾向がある」といった相関関係を導き出します。

この分析では、商品の組み合わせが重要視されます。例えば「おむつを買う人はビールを一緒に買うことが多い」という有名なエピソード（真偽は諸説ありますが、分析の目的を説明する例としてよく使われます）のように、一見すると関連性が薄そうな商品の組み合わせを見つけ出し、店舗の陳列や販促に活かすことが目的です。

ほかの選択肢が表す分析手法

今回の選択肢にあるほかの分析手法も、マーケティングでよく使われる手法です。これらと混同しないように整理しておきましょう。

・選択肢ア：販売促進費と売上高の関係 これは相関分析や回帰分析などの手法が当てはまります。広告費をいくらかければどれくらい売上が伸びるかを予測する際によく用いられます。

・選択肢ウ：商品カテゴリごとの収益率 これは収益性分析と呼ばれます。どの商品群が利益に貢献しているかを数値で把握するための経営分析的な側面が強い手法です。

・選択肢エ：来店頻度や購入金額 これはRFM分析（Recency：直近購入日、Frequency：頻度、Monetary：金額）の考え方です。顧客をランク分けして、優良顧客を見つけ出す手法として、CRM（顧客関係管理）の現場で非常によく利用されます。

ビジネス現場での活用シーン

バスケット分析が実際に使われている身近な例は、ネットショップの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というレコメンド機能です。店舗であれば、関連性の高い商品を近くの棚に配置する「クロスマーチャンダイジング」に応用されます。

ITパスポートの試験では、ただ用語を覚えるだけでなく、その分析手法を使うと「どのような判断（施策）ができるのか」という目的意識を持って学習することが合格への近道です。データマイニングによって、単なる経験や勘ではない、根拠に基づいた店舗運営や販促戦略が可能になることを理解しておきましょう。

参考リンク

• ITパスポート試験ドットコム：バスケット分析
• Pythonでマーケットバスケット分析をやってみた！ (Qiita)
• データマイニングの基礎知識：アソシエーション分析 (統計数理研究所)