Assoziationsregeln

Mithilfe von Assoziationsregeln können gerichtete Beziehungen zwischen einem oder mehreren Objekten einer Menge und einer anderen Menge von Objekten in einem großen Datensatz ermittelt werden. Sie finden häufig in der Warenkorbanalyse Anwendung, in der nach Beziehungen zwischen zugehörigen Produkten gesucht wird.

Der im Jahr 1994 von Rakesh Agrawal und Ramakrishnan Sikrant vorgestellte Apriori-Algorithmus erkennt Zusammenhänge zwischen Items in Form von Regeln. Dieser Algorithmus wird verwendet, wenn große Datenmengen analysiert werden sollen. Bei zehntausenden Items ist die Kombinatorik so hoch, dass unmöglich alle Regeln untersucht werden können. Daher ist es notwendig, sich bei der Suche nach Regeln auf die wichtigsten zu beschränken. Als Qualitätsmaße werden Wahrscheinlichkeitswerte herangezogen. Diese begrenzen die Anzahl der Kombinationen während der zwei Algorithmus-Schritte und ermöglichen eine Sortierung der Ergebnisse.

Mit XLSTAT können Sie diesen Algorithmus auf Excel-Dateien und auf Flatfiles anwenden.