喜べ、全国数千人の多年度ベテども。パクリが仲間に加わり、おめでとな。
今時まさかのパターン化決め付けで、多年度ベテの誤ったパターン学習を加速する迷記事が先日爆誕。そう。役立たずのヘタレ記事へのニーズはゼロ以下。どれほどオツムが弱いか、早く合格自慢の続きが知りたい。
ふぞろいな合格自慢セミナーが今日明日開催？ 次は、20,000人の最後尾を周回遅れで疾走する爽快感のレポートに、周囲の期待が高まります。
ネットや質問会でふぞを見掛けた？ では褒めて･褒めて･褒め倒せ
するとイキって、勘違い系アドバイスでドヤる。さっそくメモして全面的に反面教師です。
- ふぞ信者はなぜ勘違いして、誤ったふっる臭い合格助言？
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そりゃ試験も世間もわかってない。今時自分のパターンに決め付けるのは、人類における禁止行為な。
ふぞろいを･褒めて掘ろうぜ･落とし穴【店舗管理：⑦計算問題-2マーケットバスケット】
そして国語もロクに書けないふぞリンが、毎年ブログでやらかすモレダブリ。そこをスッキリ整理するのが、集合関係(ベン図)です。
リフト値のくだらない覚え方：視野を広げてパクリを一掃
- ふぞが6,000部売れると、｢1次｣受験20,000人から見た購入率は、0.3。
- ｢2次｣受験5,000人中4,500人が買うと、購入率は0.9。このときリフト値0.9／0.3＝3.0。
｢1次｣に受かると、ふぞ入手率は周囲の3倍と覚えます。
正解知識：R2第44問 マーケットバスケット(RFM分析) Cランク
設問と解説
| ある小売店のID-POS データを使ったRFM 分析を行う。この店舗においては、顧客1 来店当たりの購買単価に大きな差がない。このため、販売戦略上、定期的に高頻度で顧客の来店を促すことが重要であると判断し、Ｒ（最近購入日）とＦ（平均来店間隔日数）で、以下の図のように顧客をａ～ｉの9 つのグループに分ける場合を考える。 ｂ、ｄ、ｆ、ｈ、ｉの5 つの顧客グループから、この店舗にとって優良顧客の離反の可能性が高まっていることを注意すべきグループを選ぶとき、最も適切なものはどれか。下記の解答群から選べ。 |
| ×ア ｂ ○イ ｄ ×ウ ｆ ×エ ｈ ×オ ｉ |
H28第39問 マーケットバスケット (1)AB (2)DEランク
| ある小売店の一定期間におけるID-POS データを用いて、100 人のある顧客セグメントに対するマーケットバスケット分析を行ったところ、商品aと商品bの購買に関して、下表のような結果が得られたとする。このとき、以下の設問に答えよ。 |
| (設問1) 支持度(サポート)に関係する記述として、最も不適切なものはどれか。 |
| ○ア 商品aのみを購買した顧客数は10 人である。 ○イ 商品bのみを購買した顧客数は30 人である。 ○ウ 商品a と商品bを共に購買した顧客数は10 人である。 ×エ 商品aも商品bも購買していない顧客数は40人である。 ○オ 商品aも商品bも購買していない顧客数は、商品bのみを購買した顧客数より多い |
| (設問2) リフト値(lift(商品a ⇒ 商品))の値として、最も適切なものはどれか。 |
| ×ア 0.25 ×イ 0.50 ×ウ 1.00 ○エ 1.25 ×オ 2.50 |
H29第40問 マーケットバスケット (1)DE (2)ABランク
| あるスーパーマーケットの、ある期間に購買のあった顧客1,000 人分のID-POSデータを用いて、顧客が当該期間内に購入する商品の組み合わせを分析した。その結果、商品Ａの購入者が200 人、商品Ｂの購入者が250 人、商品Ａと商品Ｂの両方の購入者が100 人であった。 |
| (設問1) ｢商品Ａを購入した当該顧客の何パーセントが商品Ｂを購入するか｣という値を、商品Ｂのプロモーションを検討する材料として計算したい。このときこの値は、一般に何と呼ばれる値か、最も適切なものを選べ。 |
| ×ア Jaccard 係数 ×イ 支持度(サポート) ○ウ 信頼度(コンフィデンス) ×エ 正答率 ×オ リフト値 |
×商品Aを購入した当該顧客の何パーセントが商品Bを購入するか
→これは○ウ信頼度の説明
○商品Aを購入した顧客は、通常の何倍商品Bを購入するか
→これがオ リフト値の説明
| (設問2) 設問1の｢商品Ａを購入した当該顧客の何パーセントが商品Ｂを購入するか｣という値を実際に計算したとき、最も適切な値はどれか。 |
| ×ア 15％ ×イ 20％ ×ウ 25％ ×エ 40％ ○オ 50％ |
H30第39問 マーケットバスケット (1) C (2) Dランク
| マーケットバスケット分析は、頻繁に購入される商品の組み合わせ（相関ルール）を見つけ、併買を促すためのヒントを見つけ出すのに活用される方法の 1 つである。この相関ルールの評価に関する下記の設問に答えよ。 |
| （設問 1 ） 相関ルールを多角的な観点から評価するためには、複数の指標が用いられる。 このうち、リフト値は重要な評価指標の 1 つであるが、他に 2 つの評価指標を挙げる場合、以下の①〜④のうち、最も適切なものの組み合わせを下記の解答群から選べ。 |
| ×① コンバージョン率 〇② 支持度（サポート） 〇③ 信頼度（コンフィデンス） ×④ 正答率 |
| ×ア ①と③ ×イ ①と④ 〇ウ ②と③ ×エ ②と④ ×オ ③と④ |
| （設問 2 ） 商品Ｘと商品Ｙの相関ルールを評価するとき、商品Ｘの購買が、どの程度、商品Ｙの購買を増大させているかを示すリフト値を計算する式を次に示す。 |
| 以下の①〜④のうち、式の空欄ＡとＢに入る語句として、最も適切なものの組み合わせを下記の解答群から選べ。 |
| ① 全顧客数 ② 商品Ｘを購入した顧客数 ③ 商品Ｙを購入した顧客数 ④ 商品ＸとＹを購入した顧客数 |
| ×ア Ａ：① Ｂ：② ×イ Ａ：① Ｂ：④ ×ウ Ａ：② Ｂ：② 〇エ Ａ：② Ｂ：③ ×オ Ａ：③ Ｂ：④ |
R1第40問 前提知識(PI値) ABランク
| 店舗間でPOS データを比較分析する際の基本的な指標に、PI （Purchase Incidence）値がある。このPI 値に関する以下の記述の空欄に入る語句として、最も適切なものを下記の解答群から選べ。 |
| PI 値とは、販売点数または販売金額を【 】で除して調整した数値である。 |
| ×ア 顧客カード発行枚数 ×イ 在庫点数または在庫金額 ×ウ 商圏内人口 ×エ 優良顧客数 ○オ レシート枚数またはレジ通過人数 |
R1第43問 前提知識(ID-POS) ABランク
| 以下のようなID-POS データがあるとき、データ項目中の顧客ID、年、性別、購買金額の項目の変数を「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」の4 つの尺度水準のいずれかに分類したい。 このとき、その組み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。 |
| 顧客ID | 年 | 性別 | 購買金額 | |
| ○ア | 名義尺度 | 間隔尺度 | 名義尺度 | 比例尺度 |
| ×イ | 名義尺度 | 間隔尺度 | 順序尺度 | 比例尺度 |
| ×ウ | 名義尺度 | 比例尺度 | 名義尺度 | 順序尺度 |
| ×エ | 間隔尺度 | 比例尺度 | 名義尺度 | 順序尺度 |
| ×オ | 間隔尺度 | 比例尺度 | 順序尺度 | 比例尺度 |
H29第39問 関連知識(相関係数) ABランク
| ある売上の事象に対するＸとＹという2つの評価データがあるとき、この2つの評価データの相関係数に関する記述として、最も適切なものはどれか。ただし、ＸまたはＹが、すべて同じ値の場合は除く。 |
| ×ア 相関係数が0.1 であれば、サンプル数に関係なく5％の有意水準では有意にならない。 ×イ 相関係数は、－100〜100の範囲の値として計算される。 ○ウ 両者の評価が同じ方向に強く類似している場合、相関係数は必ず正の値になる。 ×エ 両者の評価に関連性がない場合、相関係数は必ず負の値になる。 |
H30第36問 関連知識(相関係数) Cランク
| 商品Ａ〜Ｄの1 年間における日別の売上金額について、2 商品間の売上金額の相関係数を計算したところ、下表のようになった。これらの結果の解釈および相関係数の一般的な知識に関する記述として、最も適切なものを下記の解答群から選べ。 |
| ○ア 売上金額の相関関係の強さを見ると、商品Ａと商品Ｂの関係より、商品Ａと商品Ｄの関係のほうが強い。 ×イ 商品Ａと商品Ｂの相関係数が0.5 で、商品Ｂと商品Ｃの相関係数が0.1 であるため、表には計算されていないが、商品Ａと商品Ｃの相関係数は0.4 であると言える。 ×ウ 商品Ａと商品Ｂの相関係数が0.5 であるため、商品Ｂの平均売上金額は、商品Ａの平均売上金額の半分であると言える。 ×エ 相関係数は、-100 から100 までの範囲の値として計算される。 ×オ 理論的に相関係数は0 にはならない。 |
今日のまとめ
ふぞろいを･褒めて掘ろうぜ･落とし穴。｢2次｣受験者のふぞ入手率は周囲の3倍。こりゃくだらなすぎて、一生忘れません。
そう、｢1次｣暗記はくだらないほど忘れない
そしてわかりやすく説明するほど、周囲の信頼度もUP。そこで完全マスター&全痴低ノウを蹴飛ばし、公式PDF＋スッキリ1級でⅢ･Ⅳ対策を。ここでパクリんのパクリは許しません。(100字)
いいね！より、そうか！の発見
今日のワクワクが始まります
