データマイニング技術の一つ。多数の変数間の相関をみつける。スーパーマーケットで、ある商品と別の商品を同時に買う(同時にショッピングバスケットに入れる)という相関をみつけることからこの名前がついた。たとえば、ある日スーパーマーケットを訪れた客が1000人いたとして、そのうち200人がバナナを、300人がリンゴを買ったとした場合、バナナとリンゴを両方買った客は何人だろうか。バナナを買った200人がたまたまリンゴも買っていれば200人だし、バナナを買った客とリンゴを買った客がまったく異なるのであれば、両方買った客は0人である。したがって、両方買った客は0人から200人の間になるはずだ。もし「バナナを買う」と「リンゴを買う」ことにまったく関係がない(独立な事象)であるならば、リンゴを買う人は全体の客の3割なので、バナナを買った200人の3割、すなわちおよそ60人がリンゴを買ったと考えるのが自然だろう。もし、バナナとリンゴの両方を買った人が200人なのであれば、バナナを買った人はすべてリンゴも買っていることになる。これは非常に強い相関であり、スーパーマーケットとしてはぜひ知りたい知見である。
単純に相関をみつけるだけであれば相関分析を行えばよいが、バスケット分析の場合は、何万点もある商品のあらゆる組み合わせの相関をみつけたいので、通常の相関分析では効率が悪すぎる。このため、専用の効率的なアルゴリズムが開発されている。
[丸山 宏 2019年4月16日]
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