[R] Groceries 데이터 연관규칙분석

- Groceries 데이터는 현지 식료품 점에서 1달동안의 실제 판매 시점 거래 데이터를 의미

- 9835 행과 169 열로 이루어져 있다.

EDA결과 whole milk와 other vegetables가 제일 빈번한 것을 볼 수 있다.

-other vegetables 와 whole milk의 지지도가 0.07이상으로 제일 크다.

-신뢰도를 0.01로 하여 조건을 만족하는 아이탬의 개수가 245개이다.

 

> rule <-apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence= 0.4, minlen=2))

> rule

set of 62 rules

> inspect(rule)

> rule <- sort(rule, by='lift')

lift로 정렬해서 citrus fruit와 root vegetables를 사는 사람은 other vegetables를 산다 는 것을 알 수 있다.

다른 것을 사면 whole milk와 other vegetables를 주로 연관되서 같이 살 확률이 높다

위에 그래프에서 whole milk와 other vegetables를 제외하고 어떤 것을 사면 rolls/buns을 사는지 알아보도록 하자

 

> rule_rolls <- apriori(Groceries, parameter=list(support=0.005,confidence=0.3, minlen=2),appearance=list(rhs="rolls/buns",default='lhs'))

> rule_rolls

set of 18 rules

> inspect(rule_rolls)

-18개의 아이탬 개수가 나왔으며 lift를 기준으로 정렬하였을 때 sausage와 soda를 살 때 rolls/buns 도 같이 사는 것을 볼 수 있다.

 

> plot(rule_rolls, method = "graph", control = list(type="items"))

> plot(rule_rolls, method="paracoord", control=list(reorder=TRUE))

이상으로 Groceries 데이터에 대해서 R을 이용해서 연관성 분석을 해보았다.