연관분석의 장단점

 

연관분석은 데이터 간의 상관관계를 찾아내는 강력한 도구로, 여러 분야에서 활용되고 있지만 장단점을 고려하는 것이 중요합니다.

연관분석의 장점:

1. 쉬운 해석:

연관분석은 간단하면서 직관적인 결과를 제공하므로, 비전문가도 쉽게 해석하고 활용할 수 있습니다. 이는 비즈니스 의사 결정에 큰 도움이 됩니다.

 

2. 실시간 분석 가능:

알고리즘이 비교적 단순하고 직관적이기 때문에, 대량의 데이터에서도 비교적 빠르게 연관성을 찾아낼 수 있습니다. 이는 실시간 분석이 가능하게 만듭니다.

 

3. 마케팅 응용:

상품 추천이나 광고 타겟팅 등 마케팅 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있습니다. 소비자 행동을 이해하고 상품의 연관성을 파악하여 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다.

 

4. 신속한 의사 결정:

데이터에서 패턴을 신속하게 찾아내어 의사 결정에 활용할 수 있기 때문에, 기업이나 조직에서 빠른 응답이 필요한 상황에서 유용합니다.

 

연관분석의 단점:

 

1. 스파스한 데이터에 취약:

연관분석은 주로 이진 데이터 혹은 범주형 데이터에 적합합니다. 연속형 데이터에 대한 처리가 어렵고, 스파스한 데이터에서는 정확한 결과를 얻기 어렵습니다. "스파스한 데이터"는 대부분의 값이 0으로 채워진 매우 희소한 특성을 갖는 데이터를 나타냅니다. 희소성은 데이터셋에서 대부분의 엔트리가 0이라는 의미입니다.

 

2. 다양성 미고려:

연관분석은 각 아이템의 발생 빈도를 고려하고 있지만, 아이템 간의 다양성을 고려하지 않습니다. 따라서 특정 아이템이 두루두루 다양한 상황에서 발생하는지 여부는 확인하기 어렵습니다.

 

3. 임의성과 상관성의 오류:

흔히 말하는 "상관성은 인과관계를 의미하지 않는다"는 원칙이 연관분석에도 적용됩니다. 찾아진 연관성이 실제로 원인과 결과의 관계인지, 아니면 우연히 발생한 것인지를 구분하기 어려울 수 있습니다.

 

4. 많은 규칙 생성:

대규모 데이터에서는 많은 아이템이나 아이템 집합이 발생할 수 있고, 이로 인해 많은 연관 규칙이 생성될 수 있습니다. 이 중에서 실제로 유용한 패턴을 찾아내는 것은 어려울 수 있습니다.

 

5. 모호한 지지도와 신뢰도 설정:

지지도와 신뢰도의 적절한 설정은 사용자의 주관에 따라 다를 수 있습니다. 이를 적절하게 조절하지 않으면 무의미한 규칙이 생성될 수 있습니다.
연관분석을 사용할 때는 이러한 장단점을 고려하여 데이터 특성과 목적에 맞게 적용해야 합니다.