目次:
定義-アソシエーションルールマイニングとはどういう意味ですか？
アソシエーションルールマイニングは、リレーショナルデータベース、トランザクションデータベース、およびその他の形式のデータリポジトリなどのさまざまな種類のデータベースで見つかったデータセットから、頻繁なパターン、相関、関連付け、または因果構造を見つけるための手順です。
一連のトランザクションを考えると、関連付けルールマイニングは、トランザクション内の他のアイテムの出現に基づいて特定のアイテムの出現を予測できるルールを見つけることを目的としています。
Techopediaはアソシエーションルールマイニングについて説明します
アソシエーションルールマイニングは、アイテムのセット間のアソシエーションと原因オブジェクトを支配するルールを見つけるデータマイニングプロセスです。
そのため、複数のアイテムを含む特定のトランザクションで、そのようなアイテムを一緒に購入する方法または理由を管理するルールを見つけようとします。 たとえば、ピーナッツバターとゼリーは、多くの人がPB&Jサンドイッチを作るのを好むため、よく一緒に購入されます。
また、驚くべきことに、おむつとビールが一緒に購入されるのは、結局のところ、お父さんはお母さんが赤ちゃんと一緒にいる間に買い物をするように命じられるからです。
アソシエーションルールマイニングの主な用途：
- バスケットデータ分析-上記の例に従って、単一のバスケットまたは単一の購入で購入したアイテムの関連付けを分析します。
- クロスマーケティング-競合他社ではなく、自社を補完する他のビジネスと連携することです。 たとえば、自動車販売店とメーカーは、明らかな理由で石油およびガス会社とのクロスマーケティングキャンペーンを実施しています。
- カタログデザイン-ビジネスのカタログ内のアイテムの選択は、多くの場合、1つのアイテムを購入すると別のアイテムを購入するように互いに補完するように設計されています。 そのため、これらのアイテムは多くの場合、補完的または非常に関連しています。
