시장 바구니 분석 비디오 자습서(데이터 마이닝 테이블 분석 도구)

안녕하세요, 메리 브레넌입니다. 저는 Microsoft SQL Server의 테크니컬 라이터입니다. 이 비디오에서는 시장 바구니 분석 도구를 처음 사용하는 데 도움이 되는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 시장 바구니 분석 도구는 Microsoft 연결 규칙 알고리즘을 사용하여 함께 구매되는 빈도가 높은 항목 간의 관계를 검색합니다. 이 정보는 번들 권장 항목을 만들고 제품의 간접 광고를 설계하며 순익에 대한 영향을 평가하는 데 도움을 줍니다.

1. 먼저 연결 및 시장 바구니(Associate and Shopping Basket Analysis) 탭을 선택하고 테이블 안을 아무 곳이나 클릭하여 테이블 분석 도구를 활성화합니다.
2. 테이블 도구(Table Tools) 메뉴에서 분석(Analyze) 탭을 선택하여 테이블 분석 도구(Table Analysis Tools) 리본을 엽니다.
3. **시장 바구니 분석(Shopping Basket Analysis)**을 두 번 클릭하여 마법사를 시작합니다.
4. 열 선택(Column Selection) 창에서 마법사는
   **트랜잭션 ID(Transaction ID)**와 **항목(Item)**을 자동으로 검색합니다. 시장 바구니 분석을 사용하려면 분석하려는 항목이 트랜잭션 ID로 관련되어 있어야 합니다. 예를 들어 웹 사이트를 통해 받은 모든 주문을 분석하는 경우 각 주문에는 구매한 하나 이상의 항목과 연관된 주문 ID나 트랜잭션 ID가 있어야 합니다.
5. 필요에 따라 제품 값이 포함된 열을 추가할 수 있습니다. 값에서 파생되는 메트릭은 항목 값(Value) 열을 선택하는 경우에만 보고서에 포함됩니다.
6. **실행(Run)**을 클릭합니다. 마법사에서 데이터 분석을 완료하면 **시장 바구니 번들 항목(Shopping Basket Bundled Items)**과 **시장 바구니 권장 항목(Shopping Basket Recommendations)**이라는 두 개의 새로운 워크시트가 작성됩니다.

1. 시장 바구니 번들 항목(Shopping Basket Bundled Items) 보고서를 엽니다. 이 보고서는 데이터의 패턴을 식별하고 트랜잭션에서 함께 나타나는 빈도가 높은 항목을 나열하며 고객이 함께 구매하는 항목과 회사가 이를 통해 얻을 수 있는 가치를 보여 줍니다.
   보고서에서 열을 정렬하거나 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, 2개 이상의 제품이 포함된 번들만 표시하거나 판매별 평균 값(Average Value Per Sale) 기준으로 번들을 정렬할 수 있습니다.
2. 첫 번째 행을 살펴보겠습니다. 이 행은 도로용 자전거와 헬멧을 함께 구매하는 고객에 대한 정보를 보여 줍니다. 이 결과는 가치가 가장 높으므로 가장 먼저 표시됩니다. 805명의 고객이 이 두 항목을 번들 항목으로 선택했으며 판매별 평균 값이 $1,570이고 AdventureWorks에 대한 전체 가치가 $1,260,000를 넘습니다.
   두 번째 행은 569명의 고객이 산악용 자전거를 튜브 및 타이어와 함께 번들 항목으로 선택했으며 판매별 평균 값이 $2,208이고 AdventureWorks에 대한 전체 가치가 $1,250,000를 넘음을 보여 줍니다. 이 번들은 첫 번째 번들보다 판매별 값이 높지만 빈도가 첫 번째 번들보다 낮으므로 AdventureWorks에 대한 가치가 떨어집니다.
   AdventureWorks는 고객이 도로용 자전거를 구매할 때 웹 사이트를 통해 자동으로 헬멧을 추천하는 등의 방법으로 이러한 정보를 사용할 수 있습니다. 이와 마찬가지로, 고객이 산악용 자전거를 구매할 때 웹 사이트를 통해 자동으로 튜브 및 타이어를 추천할 수 있습니다.

소수점 이하 자릿수가 모두 동일하도록 각 열을 선택하고 숫자 구분 방식을 표준화할 수 있습니다.

1. 시장 바구니 권장 항목(Shopping Basket Recommendations) 보고서를 엽니다. 이 보고서는 분석 작업에서 파생된 통계를 사용하여 항목 간의 관계에 대한 규칙을 만듭니다. 예를 들어 고객이 클리너를 구매하면 타이어 및 튜브를 구매할 확률이 매우 높다는 규칙을 만들 수 있습니다. 이러한 규칙은 권장 항목을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 규칙이 특정 확률 임계값을 초과할 경우에만 권장 항목을 만들 수 있도록 각 규칙에는 규칙의 잠재적 효과를 평가하는 데 도움이 되는 통계가 있습니다.
   이 보고서를 검토하면 튜브와 타이어로 구성된 번들 항목이 네 가지 서로 다른 제품에 대해 가장 높은 가치를 창출하는 권장 항목이라는 재미있는 사실을 알 수 있습니다.
2. 판매별 평균 값(Average Value) 열을 쉽게 읽을 수 있도록 숫자 형식을 소수점 이하 두 자리로 변경합니다. 이때 평균 값이 가장 큰 항목이 가장 권장되는 항목이 아닐 수도 있음을 확인할 수 있습니다. 이전 보고서에서와 마찬가지로 번들은 전체 판매 값을 기준으로 순위가 지정됩니다.