(완)38. [ADsP 시험 대비/3과목]시장 바스켓 분석과 연관 규칙 학습: Apriori 알고리즘을 중심으로

안녕하세요! '데이터'의 정점, 피크코더입니다. 시장 바스켓 분석은 구매 데이터를 분석하여 고객의 구매 패턴을 파악하는 데 사용되는 기법입니다. 이 분석을 통해 얻은 연관 규칙은 리테일 업계에서 프로모션, 상품 배치, 재고 관리 전략을 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 포스팅에서는 연관 규칙의 기본 개념과 함께, 이를 식별하기 위해 널리 사용되는 Apriori 알고리즘을 소개하고, 실제 리테일 데이터셋에 적용한 사례를 살펴보겠습니다. 연관 규칙의 개념 정의 연관 규칙 학습은 대규모 트랜잭션 데이터셋에서 항목 간의 흥미로운 관계를 찾는 데 사용됩니다. 이러한 규칙은 "만약 A를 구매하면 B도 구매한다"와 같이 표현되며, 이는 상품 A와 B가 함께 구매될 가능성이 높음을 나타냅니다. 메트릭스 지지도(Support), 신뢰도(Confidence), 향상도(Lift)와 같은 메트릭스를 사용하여 규칙의 유용성과 효과를 평가합니다. Apriori 알고리즘 작동 원리 Apriori 알고리즘은...

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