1. 연관성규칙의 정의
- "특정의 아이템집합에서 특정 아이템의 거래가 발생하면 다른 특정 아이템집합의 특정아이템의 거래가 발생하는 현상" 연관성(assoociation) 이라고 하고 이러한 현상을 발견하고자하는 분석을 데이터 마이닝(data mining)기법에서 연관성 분석(association analysis) 또는 연관성규칙 발견
연관성 규칙이라 하겠다.
연관성 규칙은 상품 혹은 서비스간의 관계를 살펴보고자 할 때 매우 유용하게 사용되어질 수 있다. 연관성 측정(Associations)은 어떤 특정 문제에 대해 아직은 일어나지 않은 답을 찾는다. 동시에 구매될 가능성이 큰 상품들을 찾아냄으로써 시장바구니 분석(Market Basket Analysis)에
품목들의 관계속에서 의미있는 관련성을 찾기 위해서는 결과해석에 앞서 연관성의 내용이 일반화 할 수 있는 내용인가를 판단할 수 있도록 각 연관규칙을 비교할 수 있는 비교기준이 필요하다.
따라서 데이터마이닝에서의 연관성 분석 목적은 이러한 품목간의 연관관계를 수치로 정량화하는데 있다.
대용량의 데이터의 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 담색하고 찾아내어 모형 화함으로써 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정들 또는 대용량 데이터에 대한 탐색 적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)이라고 할 수 있다.
좀 더 간단하게 말하자면 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용
분석과 모델링 기법을 적용하여 유용한 패턴과 관계를 찾아내는 과정이다. 데이터베이스 마케팅의 핵심 기술이라고 할 수 있다.
2. 대표적 데이터 마이닝의 종류
1) 연관규칙탐사
- 상품 혹은 서비스 간의 관계를 살펴보고 이로부터 유용한 규칙을 찾아내고자 할 때 이용될 수 있는 기법이다. 상품