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소개글

[경영정보] Association Rule (연관성규칙)에 대한 자료입니다.

목차

1) 연관성규칙의 정의

2) 연관성규칙의 원리 및 분석 방법

3) 연관성규칙의 장점과 단점

4) 연관성규칙의 응용분야

본문내용

Association Rule (연관성규칙)

전 세계적으로 시장 경쟁이 심화되면서 과거의 Mass marketing에서, 보다 소비자의 마음에 가깝게 다가가는 Target Marketing이 발전해왔다. 이러한 경쟁 환경에서 성공적인 비즈니스를 위해서는 의사결정을 위한 고급정보의 획득이 필수적이었다. 또한 기술적 측면에서의 비약적인 성장으로 인해 데이터가 양적으로 눈에 띄게 증가하고, 데이터 웨어 하우스의 구축이 자연스럽게 이뤄졌다. 이러한 상황에서, 이 막대한 데이터를 성공적인 비즈니스를 위해서 보다 잘 분석하고 해석하여, 효과적인 비즈니스 전략을 위한 근거로 삼을 필요가 있었다. 이러한 배경 하에 나오게 된 것이 바로, '큰 데이터베이스에서 유용한 관계를 발견하거나 찾는다‘는 의미의 데이터 마이닝(Data Mining)이다. 그리고 Data Mining의 전 과정 중에서 업무의 목적에 따라 다양한 기법들이 사용 가능한데, 여기서 Agrawal et al.[1993]이 제안한 대표적인 데이터 마이닝 기법이 바로 ‘연관성 규칙’이다.

1. 연관성 규칙의 정의

(1) 연관성 규칙이란 ?
연관성 규칙이란, ‘데이터 안에 존재하는 연관관계를 찾아내는 작업’으로, 제품이나 서비스의 교차판매(Cross Selling), 매장 진열(Display), 첨부우편(Attached Mailing), 사기적발(Fraud Detection) 등의 다양한 분야에 활용되는 기법이다. 연관성은 ‘특정의 아이템집합에서 특정 아이템의 거래가 발생하면 다른 특정 아이템 집합의 특정 아이템의 거래가 발생하는 현상’을 뜻한다. 따라서 데이터 안에 존재하는 항목간의 ‘상품을 구매하거나 서비스를 받는 등의 일련의 거래나 사건들의 연관성에 대한 규칙 - 연관규칙(association rule)'을 발견하는 과정이 바로 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)에서 다루는 문제들에 적용가능하다.

(2) 시장바구니 분석

연관성 규칙은 마케팅에서 손님의 장바구니에 들어있는 품목간의 관계를 알아본다는 의미에서 장바구니 분석 (Market Basket Analysis)이라고도 한다. 고객이 슈퍼마켓에서 구입한 물건들이 담겨져 있는 장바구니의 정보에 관심을 두고 연관성 분석은 특정한 상품을 구입한 고객이 어떤 부류에 속하는지, 그들이 왜 그런 구매를 했는지를 알기 위해 고객이 구매한 상품에 대한 자료를 분석하는 것이다. 이항분석을 통하여 효율적인 매장진열, 패키지 상품의 개발, 교차판매전략 구사, 기획상품의 결정 등에 응용할 수 있다.
EX) Products in Shop Cart (One trip, Together)
1) 구매자가 제품을 구매할 때 이웃의 영향이 있었는가?
2) 오렌지 주스와 청정재 구입시 윈도우 클리너를 같이 구입하는가?
3) 우유를 바나나 구입시 함께 구입하는가? 또한 구입할때 특정브랜드를 구입하는가?
4) 청정재를 어느 곳에 위치시켜야지만 판매고를 최대화하는가?
(3) 연관성 법칙의 기본 논리

참고문헌

R. Agrawal. T.lmielinski, 「Mining association rules between sets of items in large database」, Proceeding of the ACM SIGMOD conference on Management of Data, 1993.

R. Agrawa. R.Srikant, 「Fast algorithms for mining association rules」, Proceeding of the 20th International conference on Very large Database table of contents, 1994.

Vasilis Aggelis, 「Association rules model of e-banking services」, In 5th international conference on Data Mining, Text Mining and their Business Application, 2004.

김용수, 「전자 상거래에서 고객의 탐색 및 행동패턴을 고려한 추천 시스템의 개발」, 한국과학 기술원, 2006.

신수일, 「연관 규칙과 분류 규칙을 이용한 은행 고객의 연체 성향 분석에 관한 연구 : 신용카드 연체 중심으로」, 서강대학교 대학원, 2003.

태그 연관성 연관, 규칙 신뢰도, 항목 상품, 데이터 거래, 집합 지지도

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