데이터마이닝_연관성 분석(Association Analysis)

소개

경영학, 통계학, 산업공학, 컴퓨터공학등에서 자주 거론되고 있는 데이터마이닝 분석방법 시리즈중에서 연관성분석에 대한 내용을 레포트형식으로 10페이지 정도로 정리한 내용입니다. 학부과정 보고서용에 활용하신다면 좋으리라 생각됩니다.

목차

1. 연관성 분석이란?
1.1 연관성 분석의 정의
1.2. 연관규칙의 정의
1.3 분석예제
2. 연관규칙의 특성
2.1 조건
2.2 지지도
2.3 신뢰도
2.4 향상도
2.5 향상도의 의미
2.6 향상도의 해석
3. 연관성 분석의 절차
3.1 올바른 품목의 선택
3.2 연관규칙 발견
3.3 현실적 문제의 해결 5
4. 연관규칙 6
4.1 음의 연관규칙
4.2 시차 연관규칙
5. 연관성 분석의 의의
5.1 전에 알지 못했던 사실발견
5.2 기존에 파악하고 있었던 규칙 재확인
6. 적용대상
6.1 CRM
6.2 Fault Detection
6.3 Health
7. 연관분석의 장단점
7.1 장점
7.2 단점
8. 분석사례
8.1 연관규칙의 분석과 탐색
8.2 동시구매표의 작성 및 특성분석
8.3 연관규칙 생성

본문내용

1. 연관성 분석이란?
1.1 연관성 분석의 정의
1) 데이터 안에 존재하는 항목간의 연관규칙(Association Rule)을 발견하는 과정이다.
2) 마케팅분석에서 손님의 장바구니에 들어있는 품목간의 관계를 알아본다는 의미에서
장바구니 분석(Market Basket Analysis)이라고도 한다.

1.2. 연관규칙의 정의
1) 상품을 구매하거나 서비스를 받는 등의 일련의 거래나 사건들의 연관성에 대한 규칙
2) ‘If A then B’의 형태를 갖고 있다.

1.3 분석예제
1) 상황설명
- 슈퍼마켓에서 구입한 고객의 물건들이 담겨져 있는 장바구니 정보를 분석해보자.
2) 분석대상
- 특정한 상품을 구입한 고객이 어떤 부류에 속하는가?
- 해당 고객이 왜 그러한 구매를 했는가?
3) 분석방법
- 구매한 상품에 대한 자료를 분석(연관규칙을 찾아내는 것)
4) 분석결과
- 효율적인 매장진열
- 패키지 상품의 개발
- 교차판매전략 구사
- 기획상품의 결정
2. 연관규칙의 특성
2.1 조건
- 동시구매표(8장 참고)로부터 간단한 규칙을 만들 수 있다.
- 연관규칙은 ‘If A, then B’와 같은 형식으로 표현된다.
- 모든 ‘If-then’규칙이 유용한 규칙은 아니다.
- 찾아낸 규칙이 유용하게 사용되기 위하여는 일정이상의 지지도와 신뢰도를 만족해야 한다.

2.2 지지도
전체 거래항목 중 두 품목(품목A와 품목B)을 동시에 구매한 거래의 비율을 말한다.
2.3 신뢰도
품목A를 포함하는 거래 중 품목 B를 동시에 구입한 거래의 비율을 말한다.

참고자료

· 1. Michael, Gordon, Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Support, 1997
· 2. Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining Concepts and Techniques, 2001
· 3. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, The Element of Statistical Learning, 2001
· 4. SAS Enterprise Miner Guide, 2004