Regras de associação são um importante conceito no campo da mineração de dados e análise de padrões. Elas são usadas para descobrir relacionamentos interessantes e frequentes entre itens em grandes conjuntos de dados, muitas vezes em contextos de análise de cestas de compras, comportamento do consumidor, recomendação de produtos e muito mais. A ideia central das regras de associação é encontrar padrões que mostrem a ocorrência em conjunto de itens em transações ou eventos.
Essas regras são frequentemente usadas em aplicações de negócios para entender melhor o comportamento do cliente, melhorar estratégias de marketing, otimizar estoques e até mesmo para recomendar produtos ou serviços com base nos padrões de compra ou uso passado.
Os conceitos fundamentais por trás das regras de associação inclui métricas importantes como:
- suporte
- confiança
- lift Será abordado como essas métricas são calculadas e como interpretá-las. Além disso, será abordado algoritmos populares, como Apriori, que são usados para extrair regras de associação de conjuntos de dados.
As regras de associação são uma ferramenta valiosa na mineração de dados que pode fornecer insights úteis e acionáveis em uma variedade de domínios.