[빅데이터분석기사 필기] 3-2. (1) 연관성 분석 (Association Analysis, 장바구니 분석, 서열 분석)_비지도학습

연관성 분석이란?

데이터 내부에 존재하는 항목 간의 상호 관계 혹은 종속 관계를 찾아내는 분석 기법

 

= 장바구니 분석 (Market Basket Analysis)

장바구니 안에 무엇이 같이 들어 있는지에 대한 분석 기법

 

= 서열 분석 (Sequence Analysis)

A를 구입한 다음에 B를 구입한다는 것을 분석하는 기법

 

 

 

측정 지표

1. 지지도 (Support)

전체 거래 중 A와 B를 동시에 포함하는 거래 비율

 

2. 신뢰도 (Confidence)

A를 구매했을 때 B도 구매할 조건부 확률에 대한 척도

 

3. 향상도 (Lift)

규칙이 우연에 의해 발생한 것인지를 판단하기 위해 연관성의 정도를 측정하는 척도

• Lift = 1 ▶ 서로 독립
• Lift > 1 ▶ 양(+)의 상관관계
• Lift < 1 ▶ 음(-)의 상관관계

 

 

 

 

알고리즘

1. 아프리오리 알고리즘 (Apriori)

가능한 모든 경우의 수를 탐색하는 방식을 개선하기 위해, 데이터들의 발생빈도가 높은 것을 찾는 방식

 

[규칙]

1. 한 항목 집합이 빈발하면, 이 항목 집합의 모든 부분집합은 빈발항목 집합이다.
2. 한 항목 집합이 빈발하지 않다면 이 항목 집합을 포함하는 모든 집합은 비 빈발항목 집합이다.

 

2. FP-Growth 알고리즘

FP-Tree라는 구조를 통해 최소 지지도를 만족하는 빈발 아이템 집합을 추출하는 알고리즘이다