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apriori 2

연관분석(Association Analysis)

개요연관분석(Association Analysis)은 데이터셋 내 항목 간의 유의미한 관계를 파악하기 위한 데이터 마이닝 기법입니다. 주로 장바구니 분석(Market Basket Analysis)에서 고객 행동을 예측하거나, 추천 시스템을 강화하는 데 활용됩니다. 본 포스트에서는 연관분석의 개념, 핵심 요소, 알고리즘, 실제 사례 등을 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의연관분석은 데이터 안에 숨겨진 항목 간의 상호 연관성을 규칙 형태로 도출하는 기법입니다. 예를 들어, "우유를 산 고객은 빵도 자주 구매한다"는 규칙을 찾는 방식입니다.주요 목적: 항목 간의 패턴 탐색 및 규칙 생성응용 분야: 유통, 전자상거래, 의료, 보안, 금융 등대표 알고리즘: Apriori, Eclat, FP-Growth2. ..

Topic 2025.04.20

Apriori Algorithm

개요Apriori 알고리즘은 데이터 마이닝에서 자주 등장하는 연관 규칙 학습(Association Rule Learning)의 대표적인 알고리즘입니다. 대형 거래 데이터로부터 상품 간의 연관 관계를 찾아내어 마케팅, 추천 시스템, 재고 관리 등 다양한 분야에 활용됩니다. 본 포스트에서는 Apriori 알고리즘의 개념부터 실제 활용 사례까지 전문가 수준으로 상세히 다루어봅니다.1. 개념 및 정의Apriori 알고리즘은 대규모 데이터베이스에서 자주 함께 등장하는 항목 집합(Frequent Itemsets)을 찾아내고, 이를 기반으로 연관 규칙(Association Rules)을 생성하는 알고리즘입니다. "항목 A를 구매한 고객은 항목 B도 구매할 확률이 높다"는 식의 규칙을 찾아내는 것이 주요 목적입니다.배..

Topic 2025.04.20
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