연관분석(Association Analysis)

 

연관분석(Association Analysis)은 데이터 간의 연관 관계를 찾아내는 데이터 마이닝 기법 중 하나입니다. 이는 특히 대량의 데이터에서 숨어있는 유용한 정보나 패턴을 찾을 때 유용하게 활용됩니다. 연관분석은 비즈니스, 마케팅, 재고 관리 등 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다.

연관분석의 주요 개념과 특징:

 

1. 지지도 (Support):

연관분석의 첫 번째 개념은 지지도입니다. 지지도는 전체 거래 중 특정 아이템 집합이 얼마나 자주 발생하는지를 나타냅니다. 높은 지지도를 가진 아이템 집합은 일반적으로 더 흔하게 발생하는 패턴이라고 볼 수 있습니다.

 

2. 신뢰도 (Confidence):

신뢰도는 특정 아이템 집합이 발생했을 때 다른 아이템 집합이 함께 발생하는 정도를 나타냅니다. 높은 신뢰도는 특정한 아이템 집합이 발생했을 때 다른 아이템 집합이 함께 발생할 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

 

3. 향상도 (Lift):

향상도는 특정 아이템 집합이 발생했을 때 다른 아이템 집합이 발생할 확률이 무작위로 발생하는 확률에 비해 얼마나 증가했는지를 나타냅니다. 향상도가 1보다 크면 두 아이템 집합 간의 양의 상관관계가 있다고 판단할 수 있습니다.

 

 

연관분석 알고리즘:

 

1. Apriori 알고리즘:

Apriori 알고리즘은 지지도, 신뢰도, 향상도의 개념을 기반으로 연관규칙을 찾아내는 가장 대표적인 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 후보 아이템 집합을 생성하고, 이들이 최소 지지도를 충족하는지 검사하여 연관규칙을 발견합니다.

 

2. FP-growth 알고리즘:

FP-growth(Frequent Pattern growth) 알고리즘은 Apriori 알고리즘의 단점을 극복하기 위해 개발되었습니다. FP-growth는 특정 아이템 집합의 빈도를 나타내는 FP 트리를 생성하고, 이를 활용하여 연관규칙을 찾아냅니다.

 

 

 

연관분석의 응용:

 

1. 상품 추천 시스템:

연관분석은 소비자들의 구매 패턴을 파악하여 상품을 추천하는 데 활용됩니다. "이 상품을 구매한 사람은 다음 상품도 구매할 가능성이 높다"와 같은 추천이 가능합니다.

 

2. 마케팅 전략 수립:

기업은 연관분석을 통해 어떤 제품이 함께 팔리는지를 파악하여 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 상품을 구매한 고객에게 추가 상품을 할인 혹은 프로모션하는 전략을 세울 수 있습니다.

 

3. 재고 최적화:

소매업체나 유통업체에서는 연관분석을 통해 특정 제품의 구매와 함께 발생하는 다른 제품들을 파악하여 재고를 효율적으로 최적화할 수 있습니다.

 

연관분석은 이러한 응용 분야에서 더 나은 의사 결정을 돕기 위해 계속해서 발전하고 있습니다.