アソシエーション分析の説明

結果となる数値（目的変数）と要因となる数値（説明変数）との関係性について、最小二乗法を用いて分析する。気温の変化が売行きにどの程度影響するかなどの事象分析に用いる。

商品を購入するときの関連性や同時性などのルールを購買データに基づいて見いだすなど、データ間の統計的なパターンや、意味のある関連性を抽出する。信頼度、支持度及びリフト値によってルールを評価し、有効性を確認する。

多数の変数の情報（観測変数）に存在する共通因子を導き出し、モデル化して分析する。共通因子を設けることによってデータの変数が増加しても複雑になることを防ぎ、現象を分かりやすく捉えることができる。

多数の変数の情報（観測変数）をできるだけ少ない指標や尺度（合成変数）で要約する。データのもつ情報をできる限り損なわずに全体の傾向を可視化できる。