Assoziationsregel-Mining

Definition - Was bedeutet Association Rule Mining?

Das Assoziationsregel-Mining ist ein Verfahren, mit dem häufige Muster, Korrelationen, Assoziationen oder kausale Strukturen aus Datensätzen ermittelt werden sollen, die in verschiedenen Arten von Datenbanken wie relationalen Datenbanken, Transaktionsdatenbanken und anderen Formen von Datenrepositorys enthalten sind.

Bei einer Reihe von Transaktionen zielt das Assoziationsregel-Mining darauf ab, die Regeln zu finden, mit denen wir das Auftreten eines bestimmten Elements basierend auf dem Auftreten der anderen Elemente in der Transaktion vorhersagen können.

Technische.me erklärt Association Rule Mining

Das Assoziationsregel-Mining ist der Data Mining-Prozess zum Auffinden der Regeln, die Assoziationen und kausale Objekte zwischen Objektgruppen regeln können.

Bei einer bestimmten Transaktion mit mehreren Artikeln wird versucht, die Regeln zu finden, die bestimmen, wie oder warum solche Artikel häufig zusammen gekauft werden. Zum Beispiel werden Erdnussbutter und Gelee oft zusammen gekauft, weil viele Leute gerne PB & J-Sandwiches machen.

Es ist auch überraschend, dass Windeln und Bier zusammen gekauft werden, weil, wie sich herausstellt, Väter oft die Aufgabe haben, die Einkäufe zu erledigen, während die Mütter mit dem Baby zurückbleiben.

Die Hauptanwendungen des Assoziationsregel-Mining:

  • Warendatenanalyse - dient zur Analyse der Zuordnung von gekauften Artikeln in einem einzelnen Warenkorb oder Einzelkauf gemäß den oben angegebenen Beispielen.
  • Cross Marketing - ist die Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen, die Ihre eigenen ergänzen, nicht mit Wettbewerbern. Beispielsweise führen Autohäuser und Hersteller aus offensichtlichen Gründen Cross-Marketing-Kampagnen mit Öl- und Gasunternehmen durch.
  • Katalogdesign - Die Auswahl der Artikel in einem Geschäftskatalog wird häufig so gestaltet, dass sie sich gegenseitig ergänzen, sodass der Kauf eines Artikels zum Kauf eines anderen führt. Daher sind diese Elemente häufig Ergänzungen oder sehr verwandt.