association analysis

연관분석(Association Analysis)은 빅데이터 분석 분야에서 매우 중요한 분석 방법입니다. 본 분석 방법은 일반적으로 빅데이터에서 사용자가 구매한 제품들의 상관관계를 알아보는데 사용됩니다.

연관분석의 목적은 다음과 같습니다.

1. 과거 데이터를 분석하여 이미 과거에 발생한 패턴을 파악하고 이를 기반으로 미래에 발생할 가능성이 있는 패턴을 예측하기 위한 목적이 있습니다.

2. 과거 데이터를 분석하고 동일한 패턴의 반복되는 상관관계를 찾아내기 위한 목적이 있습니다.

연관분석에는 여러 가지 방법들이 있습니다. 가장 대표적으로는 아이템 기반의 연관분석, 트랜잭션 기반의 연관분석 방법이 있습니다. 두 방법 모두 데이터를 분석하여 상호 관계가 있는 아이템들을 찾아내는 데 사용됩니다.

또한, 연관분석에는 등급화된 연관분석, 이웃 기반의 연관분석 방법 등이 있습니다. 이러한 연관분석 방법들은 데이터를 분석하는데 매우 유용하며 여러 사례에 활용되고 있습니다.

마지막으로, 연관분석은 빅데이터 분석 분야에서 중요한 분석 방법입니다. 빅데이터 분석을 통해 사용자의 행동 및 구매 패턴을 분석해내고 또한 미래의 가능성에 대해 예측할 수 있도록 도와줍니다. 연관분석을 가능하게 하기 위해서는 적절한 데이터와 알고리즘이 필요합니다. 따라서 빅데이터 분석 분야에서 연관분석이 가능하기 위해서는 각각의 데이터와 알고리즘을 고려하여 개발해야 합니다.