데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 연관분석(Association Analysis)에 대해 알아보겠습니다. 연관분석은 상품 간의 관계를 발견하여 패턴을 파악하는 데 사용되며, 특히 마케팅 및 판매 전략을 수립하는 데 유용한 도구입니다.
장바구니 분석 예시
이미지출처:https://blog.naver.com/gkenq/10188110816
연관분석의 개념
연관분석은 대량의 데이터에서 상품이나 사건들 간의 연관성을 파악하는 분석 기법입니다. 특히 '만약 A라는 상품을 구매한 고객은 B도 구매할 가능성이 높다'와 같은 규칙을 발견하는 데 사용됩니다.
연관분석의 종류
연관분석에는 주로 아래와 같은 두 가지 알고리즘이 사용됩니다.
1. Apriori 알고리즘: 가장 일반적으로 사용되는 연관분석 알고리즘으로, 빈발 집합을 찾아내어 연관 규칙을 발견합니다.
2. FP-Growth 알고리즘: Apriori 알고리즘의 단점을 보완하기 위해 개발된 알고리즘으로, FP Tree라는 구조를 사용하여 연관 규칙을 발견합니다.
연관분석의 장단점
장점 - 패턴 발견: 상품 간의 연관성을 발견하여 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. - 실시간 분석: 대량의 데이터에서 실시간으로 연관성을 파악할 수 있습니다. - 결과 해석: 비전문가도 쉽게 이해할 수 있는 규칙을 도출할 수 있습니다.
단점 - 차원의 저주: 데이터의 차원이 증가할수록 연관성을 찾기 어려워질 수 있습니다. - 대용량 데이터: 대량의 데이터에 적용할 경우 연산 비용이 많이 들 수 있습니다. - 직관적 이해: 발견된 연관 규칙이 항상 직관적으로 이해하기 어려울 수 있습니다.
언제 사용하면 좋을까?
- 상품 추천 시스템: 고객이 구매한 상품을 바탕으로 다음에 구매할 상품을 예측하여 개인화된 상품 추천 시스템을 구축할 때 유용합니다. - 판매 전략 수립: 상품 간의 연관성을 파악하여 상품 배치 및 마케팅 전략을 수립할 때 활용됩니다. - 이벤트 기획: 이벤트나 프로모션을 기획할 때 특정 상품들 간의 연관성을 고려하여 이벤트를 기획할 수 있습니다.
연관분석의 현업 활용 예시
예시: 슈퍼마켓 판매 분석 슈퍼마켓의 매출 데이터를 사용하여 Apriori 알고리즘을 적용하여 상품 간의 연관성을 분석합니다. 이를 통해 고객들이 함께 구매하는 상품들을 파악하고, 상품 배치를 최적화하여 매출을 증대시킬 수 있습니다.
예시: 온라인 쇼핑몰 추천 시스템 온라인 쇼핑몰의 고객 구매 이력 데이터를 사용하여 FP-Growth 알고리즘을 적용하여 상품 간의 연관성을 분석합니다. 이를 통해 개인화된 상품 추천 시스템을 구축하여 고객들의 만족도를 높이고 매출을 증대시킬 수 있습니다.
연관분석은 데이터 분석에서 상품 간의 관계를 파악하는 데 중요한 도구입니다. 적절한 알고리즘과 파라미터를 선택하여 데이터를 분석하고, 발견된 패턴을 활용하여 비즈니스 의사 결정을 지원하는 데 활용할 수 있습니다.
