연관분석(Association Analysis)

## Ⅰ. 두 제품 또는 사건 사이의 연관성의 발견, 연관규칙(Association Rule)의 개요 ### 가. 데이터 마이닝의 연관규칙의 정의 - 특정 사건(상품 구매)들이 동시에 발생하는 빈도로 상호간의 연관성을 표현하는 규칙 ### 나. 데이터 마이닝의 연관규칙의 특징 - 대용량 데이터베이스 내의 단위 트랜잭션에서 빈번하게 발생하는 사건의 유형을 발견 - 동시에 구매될 가능성이 큰 상품들을 찾아냄으로써 장바구니 분석(Market Basket Analysis)에서 다루는 문제들에 적용 가능 - 활용분야
1) 진열대에 상품을 어떻게 배치할 것인가
2) 카탈로그를 어떻게 구성하면 매출을 늘릴 수 있을까
3) 패키지 상품은 어떻게 구성할 것인가 ## Ⅱ. 연관 규칙의 개념도 및 연관 규칙 발견 과정 ### 가. 연관 규칙의 개념도  - 연관규칙: “상품 A가 구매된 경우는 상품 B도 구매된다.” ### 나. 연관 규칙 발견 과정  - 대용량 데이터군 검색: 트랜잭션을 대상으로 최소지지도 이상을 만족하는 빈발항목 집합을 발견하는 과정 - 연관규칙 발견: 발견된 다량 항목 집합 내에 포함된 항목들 중에서 최소신뢰도 이상을 만족하는 항목들 간의 연관규칙을 생성하는 단계 ## Ⅲ. 연관규칙의 정량화 기준 및 장단점 ### 가. 연관 정도를 정량화 하기 위한 세 가지 기준 | 구분 | 설명 | | -------- | -------- | | 지지도(Support) | 전체 거래 중 항목 X와 항목 Y를 동시에 포함하는 거래의 정도를 나타내며 전체 구매도에 대한 경향 파악 | | |  | | 신뢰도(Confidence) | 항목 X를 포함하는 거래 중에서 항목 Y가 포함될 확률이 어느 정도인가를 나타내며 연관성의 정도를 파악| | |  | | 향상도(Lift /Improvement) | 항목 X를 구매한 경우 그 거래가 항목 Y를 포함하는 경우와 항목 Y가 임의로 구매되는 경우의 비 | | |   | ### 나. 연관규칙의 장단점 | 구분 | 설명 | | -------- | -------- | | 장점 | - **탐색적 기법** : 조건 반응(if-then)으로 표현되는 연관성분석의 결과 이해가 쉬움
- **강력한 비목적성 분석기법** : 분석방향이나 목적이 특별히 없는 경우 목적변수가 없으므로 유용함
- **사용 편리한 분석데이터의 형태** : 거래내용에 대한 데이터를 변환 없이 그 자체로 이용할 수 있는 간단한 자료구조를 갖는 분석방법
- **계산의 용이성** : 분석을 위한 계산이 비교적 간단 | | 단점 | - **많은 계산과정** : 품목수가 증가하면 분석에 필요한 계산은 기하급수적으로 늘어남.
- **적절품목 결정 필요** : 너무 세분화된 품목을 가지고 연관성 규칙을 찾으면 의미 없는 분석이 될 수도 있음
- **품목 간 비율차이 발생** : 거래량이 적은 품목은 포함된 거래수가 적으며, 규칙발견 시 제외되기가 쉬움 | ## Ⅳ. 연관규칙 사례 ### 가. 사례 1 | 판매 품목 | 거래 수 | | -------- | -------- | | TV 구매 | 4,000 | | DVD 구매 | 2,000 | | TV와 DVD 동시 구매 | 1,000 | | 전체 거래 수 | 10,000 | - TV에 대한 DVD의 지표분석 (TV를 사면 DVD도 같이 산다.) - 지지도(Support) : 전체 거래 중 TV와 DVD를 구매한 사람 비율 = TV & DVD / 전체거래 수 = 1,000/10,000 = 10% - 신뢰도(Confidence) : TV를 산 사람들 중에 DVD를 산 사람들의 비율 = TV & DVD / TV = 1,000/4,000 = 25% - 리프트(Lift) : TV를 사면 DVD도 같이 사는 경우의 비 = 지지도/(TV구매확률* DVD구매확률) = 0.1/(0.4* 0.2) = 1.25 > 1 ∴ 연관성 있음. ### 나. 사례 2 - 우유 ⇒ 주스의 지지도와 신뢰도가 각각 얼마인가?  - 지지도 =(우유 + 주스 거래수)/전체거래수 = 2/4 = 50% - 신뢰도 =(우유 + 주스 거래수)/우유가 포함된 거래수 = 2/3 = 67% - 리프트 = 지지도/(우유구매확률* 주스구매확률) = 0.5/(0.75* 0.5) = 1.33