主成分分析は、多くの変数から成る多次元データを、元のデータの情報（分散）をできるだけ失わずに、より少ない数の新しい変数（主成分）に要約する多変量解析手法です。販売数量の変化を説明するパラメータを少数に絞りたいという目的に合致します。
ITパスポート令和5年度 CBT午前問 6
令和5年度 CBT ITパスポート 午前 問6
難度
標準
A社では、顧客の行動や天候、販売店のロケーションなどの多くの項目から成るデータを取得している。これらのデータを分析することによって販売数量の変化を説明することを考える。その際、説明に使用するパラメータをできるだけ少数に絞りたい。このときに用いる分析法として、最も適切なものはどれか。
選択肢
アABC 分析
イクラスター分析
ウ主成分分析
エ相関分析
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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この解説は AI 生成です（詳細）
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