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Enterprise Miner 활용 하기 (11) : 연관성분석 노드1

Started ‎06-10-2020 by
Modified ‎06-10-2020 by
Views 225

안녕하세요 MYSS 홍보대사 최준입니다.

 

오늘 연재할 내용은 연관성분석 노드에 대해서

연재해 보겠습니다.

 

연관성분석은 하나의 거래나 사건에 포함되어 있는 항목들의 관련성을 파악하여,

둘이상의 항목들로 구성된 연관성 규칙을 찾아내는 탐색적 모델링 방법입니다.

 

거래(Transaction)와 항목(Item)으로 구성되어 있는 경우 연관성분석을 적용할 수 있으며,

연관성 분석은 교차 판매, 묶음 판매, 상품 진열, 첨부 우편, 쿠폰 디자인 등의 여러 분야에서

유용한 정보로 활용될 수 있습니다.

 

가장 유명한 장바구니 분석의 예로는 맥주와 기저귀의 관계를 말할 수 있습니다.

 

월마트에서는 방대한 양의 고객 구매 데이터를 분석하여 고객들이 맥주와 기저귀를 함께

구매한다는 사실을 밝혀내고, 이러한 정보를 바탕으로 월마트는 기저귀 옆에 맥주를

나란히 진열해 놓아서 판매량을 증가시켰었습니다..ㅎㅎ

 

중요 개념!

 

1. 지지도(Support)

 : 전체 트랜잭션에서 Item A와 B를 동시에 포함하는 거래의 비율을 의미

 : A와 B를 동시에 포함하는 거래 수 / 전체 거래 수

 

2. 신뢰도(Confidence)

 : 조건부 확률로 품목 A를 포함하는 거래 중 품목 A와 B를 동시에 포함하는 거래의 비율을 나타냄.

 : A와 B를 동시에 포함하는 거래 수 / A를 포함하는 거래 수

 

3. 향상도(Lift)

 : 품목 A가 주어지지 않았을 때의 품목 Bdml 확률 대비 품목 A가 주어졌을 때의 품목 B의 확률의 증가 비율로

   연관성 강도를 의미

 : 신뢰도 / B를 포함하는 거래 수

 

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실습

 

제가 예시로 보여주는 데이터는 A 마트 데이터입니다. (transactions.sas7bdat)

A마트를 찾는 고객들의 구매 패턴을 분석하여 구매 동선을 고려한 매장 display로

고객들의 쇼핑 편의를 높이고, 교차 판매를 촉진할 계획입니다.

 

(참조 : 손쉽게 따라하는 SAS 가이드 : Enterprise Miner)

 

먼저 연관성 분석을 하기 위해 데이터 셋을 불러오겠습니다.

 

SE22015080307412270.png

 

SE22015080307452370.png

 

연관성분석을 수행하기 위해서는 분석 데이터의 역할을 Transaction으로 설정해야 합니다.

 

변수의 역할로는 데이터에 Transaction을 구분할 수 있는 ID와 Target 역할의 변수가 필수적으로 필요하고,

순차분석을 원한다면 구매 시간 혹은 순서에 해당하는 sequence 역할의 변수가 필요합니다.

 

이번 예제에서는 Transaction의 역할은 ID로, Product 역할은 Target으로 설정하고,

Quantity와 Store는 분석에 사용하지 않을 예정이기 때문에 Rejected로 설정하고 진행하겠습니다.

 

지금까지 연관성분석 노드 실행을 위한 데이터 불러오기 옵션 설정에 대해서 알아보았습니다.

 

다음번에는 본격적으로 Transaction 데이터를 이용하여

연관성분석 노드를 사용하는 방법 및 해석하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

 

감사합니다.

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Last update:
‎06-10-2020 02:48 AM
Updated by:
Contributors

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