商品購入やイベント発生などのトランザクションデータを分析し、相互に依存しているものや同時に発生する傾向があるものを特定します。例えば、他のアイテム/イベントの発生に基づいて、あるアイテム/イベントが発生する可能性などの指標が生成されます。
データはリスト形式である必要があり、各行は顧客またはトランザクション ID (1 つの列) とアイテムまたはイベント (別の列) を識別することに注意してください。
関連性分析
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [スクリーニング] > [関連分析]を選択します。
- [列の選択]からカテゴリ変数を選択し、 [項目]をクリックします (カテゴリ変数には赤または緑のバーが表示されます)。
- トランザクション ID を表す変数を選択し、 IDをクリックします。
- デフォルトの設定（左下）を受け入れ、 「OK」をクリックします。デフォルトでは、JMPは次の結果表を作成します。
- 頻繁なアイテム セット: サポート (出現率) が起動ウィンドウで指定された最小値を超えるアイテム セットのリスト。
- ルール: 起動ダイアログで指定された最小サポート、最小信頼度、最小リフト、最大前提、および最大ルール サイズの要件を満たす関連ルール。
ここでは、テーブルをそれぞれ「項目セット」と「条件」で昇順に並べ替えています。テーブルを並べ替えるには、テーブルを右クリックし、 「列で並べ替え」を選択し、目的の列を選択して「昇順」にチェックを入れ、 「はい」をクリックします。
解釈：
- 最小支持度は0.1、最小信頼度は0.4です（上記のデフォルト設定を参照）。したがって、あるアイテムセットは、顧客の10%以上（支持度）が購入しない限り、どちらのリストにも表示されません。さらに、そのアイテムセットに含まれるアイテムが40%以上の確率で購入されない限り、ルールリストにも表示されません（信頼度）。例えば、リンゴとアボカドは14%の確率で一緒に購入されています。また、リンゴとアボカドの両方を購入した顧客は、81%の確率でバゲットも購入しています。
- 最大前提は 3 で、最大ルール サイズは 4 です。したがって、ルール リストには 3 項目以下の条件のみが含まれ、ルールには 4 項目を超える条件と結果項目 (合計) は含まれません。
- 最小リフトは1.2です。リフトとは、信頼度と支持度の比率であり、顧客が条件商品を既に購入している場合、結果商品を購入する可能性が、結果商品全体の購入確率と比較してどれだけ高い（または低い）かを測定します。例えば、リンゴ、アボカド、そして結果商品であるバゲットのリフトは2.058です。これは、顧客がリンゴとアボカドも購入している場合、バゲットを購入する可能性が2倍以上高いことを示しています。
Example: Grocery Purchases.jmp (Help > Sample Data Folder)例: Grocery Purchases.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
詳細については、 JMP ヘルプの「予測モデルと特殊モデル > 相関分析」を参照してください。
