解説

マーケットバスケット分析（Market Basket Analysis）は、POSシステムなどに蓄積された購買データから「一緒に購入される商品の組合せ（アソシエーションルール）」を発見するデータマイニング手法です。「パンを買った客はバターも買う確率が高い」「おむつを買う客はビールも買う」などの相関ルールを大量トランザクションから自動的に発見します。小売業のレイアウト設計・クロスセリング・プロモーション設計などに活用されます。アプリオリ（Apriori）アルゴリズムが代表的な実装手法です。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

3C分析は、Customer（顧客）・Competitor（競合）・Company（自社）の3つの観点で市場環境を分析するマーケティング戦略フレームワークです。購買データから商品の組合せを発見するデータマイニング手法ではありません。

選択肢 イ

ABC分析は、在庫・売上などのデータを重要度別にA（高）・B（中）・C（低）の3グループに分類して優先度を管理する手法（パレート分析）です。一緒に買われる商品を発見するマーケットバスケット分析とは目的が異なります。

選択肢 ウ

コンジョイント分析は、製品・サービスの複数の属性（価格・機能・デザインなど）の組合せに対する消費者の評価・選好を測定する市場調査手法です。POSデータから購買組合せを発見するものではありません。

解くときのポイント

マーケットバスケット分析＝「一緒に買われる商品の組合せをPOSデータから発見するデータマイニング手法」。「アソシエーションルール」「一緒に購入」がキーワード。3C分析（環境分析）、ABC分析（重要度分類）、コンジョイント分析（属性選好測定）との区別を。