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Assoziationsanalyse

Die Assoziationsanalyse gehört zu einem der grundlegendsten Verfahren in der Datenanalyse und spielt im wirtschaftlichen Bereich eine große Rolle.

Sie wird zur Erkennung von Mustern und Abhängigkeiten eingesetzt. Durch das Aufkommen und den verstärkten Einsatz von Data Mining hat sich die Assoziationsanalyse in der Wirtschaft etablieren können.

Die Assoziationsanalyse wird oft in Data Mining- und Big Data Analytics-Projekten verwendet, um in kurzer Zeit aussagekräftige Informationen zu erhalten.

Aufbau der Assoziationsanalyse

Wie zuvor erwähnt, dient das Verfahren der Identifizierung von Mustern und Zusammenhängen in großen Datenmengen nach dem Schema „Wenn-Dann“. Es eignet sich besonders für transaktionale Datenbestände, da diese aufgrund der Strukturiertheit und Abgeschlossenheit eine bessere Erkennung von Abhängigkeiten ermöglicht.

Die Assoziationsanalyse ist ein zweistufiges Verfahren und verwendet zwei Maßzahlen, den Support und die Konfidenz, zur Erstellung von Assoziationsregeln. Eine Assoziationsanalyse besteht aus folgenden Bestandteilen:

Prämisse – Bedingungsteil („Wenn“)
Konklusion – Folgerung („Dann“)
Item – z. B. ein Artikel auf dem Kassenbon
Datenbasis – Alle Transaktionen z. B. Einkäufe aller Kunden an einem Tag
Support – relative Häufigkeit eines Items in der Datenbasis
Konfidenz – Anzahl Folgerungen (Wenn A dann B) im Verhältnis zur Prämisse

Zunächst werden alle Datensätze (Items), die den festgelegten minimalen Support überschreiten, ermittelt. Ein hoher Support Wert, bedeutet meist eine hohe Relevanz für eine Regel. Bei der Berechnung des Supports, werden die Items in Relation zur Datenbasis gesetzt.

Assoziationsanalyse Modell | Datenbank Lexikon
Anschließend setzt man diese Items zueinander in Verbindung und bestimmt die Konfidenz. Die Konfidenz (A -> B & B -> A) drückt aus, wie oft eine Regel im Verhältnis zur Prämisse vorkommt:

Konfidenz A zu B & B zu A | Datenbank Lexikon

Die ermittelten Regeln wendet man anschließend auf den Datenbestand an, um bspw. Produkte bzw. Artikel zu ermitteln, die häufig zusammen gekauft werden. Dies wird auch als Warenkorbanalyse bezeichnet.

Einsatz der Assoziationsanalyse

Der Einsatz der Assoziationsanalyse ist sehr mächtig und aufgrund der ausgereiften Algorithmen für die wirtschaftliche Anwendung sehr gut geeignet. Es ermöglicht die Analyse von Datenbeständen und kann bei transaktionalen Daten zuverlässige Regeln extrahieren.

Ist die Datenmenge sehr groß (mehrere TB) kann es jedoch zu längeren Analysezeiten kommen, da die Berechnungen sehr umfangreich sind und die Algorithmen viele Vergleiche auf den Daten durchführen müssen. Bei einer Vielzahl an ermittelten Regeln sollten fachlich versierte Personen hinzugezogen werden. Diese können einschätzen, ob bestimmte Regeln überhaupt eine Rolle für die konkrete Fragestellung spielen.

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Autor: Mandy
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