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このような相関ルールが検出できれば、小売店は、オムツとビールを近い棚に配置して、ビールの販売を促進する、という戦略を取ることができることになります。ただ、この例は、あの伝説のようになっていまして、実際にはこういう戦略を取って販売実績が上がったという実例は、無いようですけど。はー、そうなんですね。相関ルールの抽出の過程は、単純なのではありますけれども、あらゆる現象の組み合わせ全てに対して調べなければなりませんので、現象の数、この場合は商品の数が増えると、組み合わせの数が膨大になってしまうという問題があります。このような問題に対しては、効率的なの方法が開発されています。アプリオリと言いまして、大規模なデーターに対しても、相関ルールの検出が実施できるようになっています。ここまで、データマイニングの主な三つの手法、決定木学習、クラスタリング、そして相関ルール分析についてのお話でした。あ、実は、データマイニングの手法は、皆さんが日常的に触れるものの中にも取り入れられています。例えば、皆さんは自分の調べたいことが掲載された、ウェブサイト、を、調べるために、Googleなどの検索サイトを頻繁に利用されているものと思います。インターネット上の検索サイトはとても安全なものですよね。
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