Diese Arbeit soll eine Einführung in das Themengebiet der Assoziationsanalyse bieten, bei der es darum geht, Regeln für das
gemeinsame Auftreten von Elementen in einer Datenbasis zu finden. Neben einer allgemeinen Definition werden die wichtigsten Interessantheitsmaße zur Beurteilung von Assoziationsregeln sowie einige populäre Algorithmen zur Generierung derselben, vor allem AIS und Apriori, vorgestellt. Zahlreiche Beispiele zum praktischen Einsatz, insbesondere aus der Warenkorbanalyse, sollen diese Arbeit auch für einen Leser ohne umfangreiche Statistik- und Mathematikkenntnisse verständlich machen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Interessantheitsmaße
- 2.1 Support
- 2.2 Confidence
- 2.3 Lift
- 2.4 Gain-Funktion und Piatetsky-Shapiro-Funktion
- 3 Algorithmen zur Assoziationsanalyse
- 3.1 AIS
- 3.2 A-priori
- 3.3 AprioriTid und AprioriHybrid Algorithmus
- 3.4 Verfahren unter Berücksichtigung von Taxonomien
- 3.5 Sequenzanalyse
- 4 Anwendung
- 4.1 Anwendung allgemein
- 4.2 Warenkorbanalyse
- 4.2.1 Virtuelle Items
- 4.2.2 Dissociation Rules
- 4.2.3 Transitive Regeln
- 5 Verfügbare Software
- 5.1 Überblick
- 5.2 arules im Detail
- 5.3 Weka im Detail
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit dient als Einführung in die Assoziationsanalyse, ein Data-Mining-Verfahren zur Identifizierung von Regeln für das gemeinsame Auftreten von Elementen in einer Datenbank. Die Arbeit erklärt die wichtigsten Interessantheitsmaße zur Bewertung dieser Regeln und stellt populäre Algorithmen wie AIS und Apriori vor. Zahlreiche Beispiele, insbesondere aus der Warenkorbanalyse, sollen die Konzepte auch für Leser ohne tiefgehende statistische Kenntnisse verständlich machen.
- Definition und Grundprinzipien der Assoziationsanalyse
- Wichtigste Interessantheitsmaße (Support, Confidence, Lift etc.)
- Algorithmen zur Generierung von Assoziationsregeln (AIS, Apriori)
- Anwendung der Assoziationsanalyse in der Warenkorbanalyse
- Verfügbare Software zur Durchführung von Assoziationsanalysen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in das Gebiet der Assoziationsanalyse ein und beschreibt deren Ziel, Zusammenhänge und Abhängigkeiten in Datenbanken zu entdecken. Sie definiert grundlegende Begriffe wie Items, Transaktionsmengen und die Datenbasis, und stellt die Assoziationsregeln als Kern der Analyse vor, wobei der Regelrumpf und der Regelkopf erläutert werden. Das Beispiel eines Supermarktes verdeutlicht die praktische Anwendung der Konzepte.
2 Interessantheitsmaße: Dieses Kapitel beschreibt die wichtigsten Maße zur Bewertung von Assoziationsregeln. Support quantifiziert die Häufigkeit des gemeinsamen Auftretens von Items, Confidence gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass der Regelkopf gegeben dem Regelrumpf auftritt, und Lift misst die Stärke der Assoziation über die Unabhängigkeit der Items hinaus. Zusätzlich werden die Gain-Funktion und die Piatetsky-Shapiro-Funktion kurz angerissen.
3 Algorithmen zur Assoziationsanalyse: Hier werden verschiedene Algorithmen zur Generierung von Assoziationsregeln vorgestellt. Der AIS-Algorithmus und der Apriori-Algorithmus werden detailliert beschrieben, einschließlich ihrer Funktionsweise und Unterschiede. Weiterhin werden der AprioriTid und der AprioriHybrid Algorithmus sowie Verfahren unter Berücksichtigung von Taxonomien und die Sequenzanalyse erwähnt.
4 Anwendung: Dieses Kapitel widmet sich der praktischen Anwendung der Assoziationsanalyse. Es wird zunächst die allgemeine Anwendung erläutert, gefolgt von einer detaillierten Betrachtung der Warenkorbanalyse. Hier werden Konzepte wie virtuelle Items, Dissociation Rules und transitive Regeln vorgestellt und anhand von Beispielen illustriert. Die Bedeutung der verschiedenen Regeltypen für die Warenkorbanalyse wird ausführlich diskutiert.
5 Verfügbare Software: Das Kapitel gibt einen Überblick über verfügbare Software-Lösungen für die Durchführung von Assoziationsanalysen. Die Softwarepakete arules und Weka werden genauer betrachtet, wobei deren Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten im Detail beschrieben werden. Der Fokus liegt dabei auf den Möglichkeiten, Assoziationsregeln zu generieren und zu analysieren.
Schlüsselwörter
Assoziationsanalyse, Data Mining, Apriori, AIS, Interessantheitsmaße, Support, Confidence, Lift, Warenkorbanalyse, Taxonomien, Sequenzanalyse, Assoziationsregeln
Häufig gestellte Fragen zur Assoziationsanalyse
Was ist der Inhalt dieses Dokuments?
Dieses Dokument bietet eine umfassende Einführung in die Assoziationsanalyse, ein Data-Mining-Verfahren. Es behandelt die wichtigsten Interessantheitsmaße (Support, Confidence, Lift), populäre Algorithmen wie AIS und Apriori, Anwendungen in der Warenkorbanalyse und verfügbare Software (arules, Weka). Das Dokument enthält ein Inhaltsverzeichnis, eine Zielsetzung mit Themenschwerpunkten, Kapitelzusammenfassungen und Schlüsselwörter.
Welche Interessantheitsmaße werden behandelt?
Das Dokument erklärt detailliert die gängigsten Interessantheitsmaße: Support (wie häufig treten Items gemeinsam auf?), Confidence (Wahrscheinlichkeit des Regelkopfs gegeben den Regelrumpf) und Lift (stärkere Assoziation als bei Unabhängigkeit der Items). Zusätzlich werden die Gain-Funktion und die Piatetsky-Shapiro-Funktion kurz erläutert.
Welche Algorithmen werden vorgestellt?
Die wichtigsten Algorithmen zur Generierung von Assoziationsregeln, der AIS-Algorithmus und der Apriori-Algorithmus, werden ausführlich beschrieben. Zusätzlich werden der AprioriTid, der AprioriHybrid Algorithmus, Verfahren unter Berücksichtigung von Taxonomien und die Sequenzanalyse erwähnt.
Wie wird die Warenkorbanalyse behandelt?
Die Warenkorbanalyse wird als Hauptanwendungsbeispiel der Assoziationsanalyse detailliert beschrieben. Konzepte wie virtuelle Items, Dissociation Rules und transitive Regeln werden erklärt und mit Beispielen illustriert. Die Bedeutung der verschiedenen Regeltypen für die Warenkorbanalyse wird ausführlich diskutiert.
Welche Software wird für die Assoziationsanalyse vorgestellt?
Der Überblick über verfügbare Software umfasst die detaillierte Beschreibung der Softwarepakete arules und Weka, inklusive ihrer Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten bei der Generierung und Analyse von Assoziationsregeln.
Was ist die Zielsetzung des Dokuments?
Das Dokument dient als Einführung in die Assoziationsanalyse. Es soll die wichtigsten Konzepte und Methoden verständlich machen, auch für Leser ohne tiefgehende statistische Kenntnisse. Zahlreiche Beispiele, insbesondere aus der Warenkorbanalyse, unterstützen das Verständnis.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Assoziationsanalyse, Data Mining, Apriori, AIS, Interessantheitsmaße, Support, Confidence, Lift, Warenkorbanalyse, Taxonomien, Sequenzanalyse, Assoziationsregeln.
Welche Kapitel umfasst das Dokument?
Das Dokument gliedert sich in fünf Kapitel: Einleitung, Interessantheitsmaße, Algorithmen zur Assoziationsanalyse, Anwendung (mit Fokus auf Warenkorbanalyse) und Verfügbare Software. Jedes Kapitel wird im Dokument zusammengefasst.
- Citar trabajo
- BSc Manfred Mann (Autor), 2009, Assoziationsanalyse - Eine Einführung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/141201
