연관분석
- 대량의 트랜잭션 정보로부터 개별 데이터(변수) 사이에서 연관규칙(x면 y가 발생)을 찾는 것
- 가령 슈퍼마켓의 구매내역에서 특정 물건의 판매 발생 빈도를 기반으로 ‘A물건을 구매하는 사람들은 B물건을 구매하는 경향이 있다.’라는 규칙을 찾을 수 있다.
- 다른 말로 장바구니 분석(Market Basket Analysis)이라 한다.
신뢰도(Confidence)
- 항목 A를 포함한 거래 중에서 항목 A와 항목 B가 같이 포함될 확률
- 즉 우유를 구매했을 때 식빵이 장바구니로 함께 들어갈 확률이 바로 신뢰도인 것이다.
지지도(Support)
- 전체 거래 중 항목 A와 B를 동시에 포함하는 거래의 비율이다.
- 장을 본 목록을 확인했을 때 우유와 식빵이 꼭 함께 있을 확률이다.
향상도(Lift)
- A가 주어지지 않은 상태에서 B의 확률에 대하여 A가 주어졌을 때 B의 확률 증가비율
- 만일 A에대해 B가 등장할 경우와 A에 대해 C가 등장할 경우의 두 신뢰도가 같다면 어떻게 해야 할까?
- 대개 이럴때 향상도 지표가 활용된다.
- A에 대해 B가 등장 가능성이 높은지 C가 등장 가능성이 더 높은지를 확인하는 지표로 향상도가 있다.
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4. 건강보험심사평가원에서 나온 파이썬을 활용한 데이터.AI분석사례를 오렌지로 구현해보았습니다. 그런데 파이썬으로 구현할때와는 조금씩 다르네요...
5. 달걀과 양파 두 품목 모두를 구매할 확률(지지도)의 가장 큰값은 0.6이고, 달걀을 무매 할때 양파를 구매할 가능성은 100%로 보이네요. 저도 잘 이해를 못하겠어요.... 저는 통계 전문가가 아니어서 신뢰도, 지지도, 향상도가 돌아서면 감감 합니다.
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