Die Assoziationsanalyse wird häufig verwendet, um implizite Assoziationen zwischen Elementen in großen Datensätzen zu entdecken, und die entdeckten Assoziationen können in Form von Assoziationsregeln ausgedrückt werden. Assoziationsregeln werden häufig genutzt, um neue Cross-Selling-Möglichkeiten zu finden. RuleMining2A verwendet zwei klassische Assoziationsanalysealgorithmen, Apriori und FP-Growth, um Sie bei der Suche nach Assoziationsregeln zwischen Elementen im Datensatz zu unterstützen.
Beispielsweise bedeutet die aus Verkaufsdaten ermittelte Regel {Nudeln} ⇒ {Garnelen}, dass Kunden, die Nudeln kaufen, wahrscheinlich auch Garnelen kaufen. Diese Informationen können als Grundlage für Marketingentscheidungen wie Produktempfehlungen, Aktionspreise und Produktplatzierung verwendet werden.
Apriori-Algorithmus:
Bei der Assoziationsanalyse müssen zunächst häufige Itemsets gefunden und diese häufigen Itemsets dann verwendet werden, um Assoziationsregeln zu erhalten. Der Apriori-Algorithmus ist einer der bekanntesten Algorithmen zum Mining häufiger Itemsets und wird häufig in Empfehlungssystemen und Warenkorbanalysen verwendet.
FP-Growth-Algorithmus:
Der FP-Growth-Algorithmus ist ein weiterer beliebter Algorithmus zum Mining häufiger Itemsets. Der FP-Growth-Algorithmus basiert auf dem Prinzip des Apriori-Algorithmus, verwendet jedoch eine Methode namens FP-tree, um häufige Itemsets zu finden. Der FP-Growth-Algorithmus zeigt im Allgemeinen eine effizientere Leistung beim Umgang mit großen Datensätzen.
Der FP-Growth-Algorithmus ist für einige Arten von Datensätzen schneller als der Apriori-Algorithmus. Sie können Ihren Datensatz mit beiden Algorithmen ausführen und denjenigen auswählen, der eine schnellere Leistung erbringt.