2026 ADP 필기 4과목 3장 4절 | 연관분석·지지도·신뢰도·향상도 — 핵심 이론
데이터위자드 ·
필기 · 핵심 이론
연관규칙은 같은 거래에서 함께 등장하는 항목의 관계를 찾습니다. A→B는 A를 산 거래에서 B도 산 비율을 읽는 방향이 있는 규칙입니다. 신뢰도가 높아도 B가 원래 매우 인기 상품이면 특별한 연관이 아닐 수 있습니다.
거래와 항목 집합 · 지지도 · 신뢰도 · 향상도 · Apriori의 성질
1. 거래와 항목 집합
연관분석의 행 단위는 보통 거래 바구니입니다. 한 고객의 여러 주문을 하나로 합칠지 주문별로 볼지에 따라 지지도와 규칙이 달라집니다. 상품 수량과 구매 여부를 구분하고 중복 상품을 어떻게 처리하는지 정합니다.
데이터를 긴 상품 상세 표에서 바구니 구조로 만들 때 주문번호를 정확히 묶어야 합니다. 고객번호만으로 합치면 서로 다른 시점의 구매를 동시 구매처럼 오해할 수 있습니다.
거래 단위를 어떻게 정하느냐가 연관규칙 결과에 영향을 준다.
예제로 적용하기
주문별 동시 구매를 보는데 고객번호만으로 모든 주문을 합쳤다. 문제는?
풀이와 판단 과정
결론: 서로 다른 시점 구매가 동시 구매처럼 섞일 수 있다.
분석 목표인 주문 단위와 실제 묶음인 고객 단위가 다릅니다.
2. 지지도
support(A→B)=P(A∩B)는 전체 거래 중 A와B가 함께 포함된 비율입니다. 방향을 바꾸어도 공동 발생 비율은 같습니다. 전체 100건 중 A와B 동시 구매 20건이면 지지도 0.2입니다.
최소 지지도는 매우 드문 조합을 걸러내는 기준입니다. 희귀하지만 중요한 사건도 있으므로 무조건 낮은 지지도를 무가치하다고 볼 수는 없습니다.
규칙 지지도는 전체 거래 중 선행·후행 항목이 함께 등장한 비율이다.
예제로 적용하기
전체 100건 중 A50건,B40건,동시 20건이다. A→B 지지도는?
풀이와 판단 과정
결론: 0.2
공동구매 20건/전체 100건=0.2입니다.
3. 신뢰도
confidence(A→B)=P(B|A)=P(A∩B)/P(A)입니다. A가 있는 거래 중 B도 있는 비율로 방향에 따라 달라집니다. A→B와 B→A의 분모가 다른지 확인하세요.
신뢰도가 높아도 후행 항목B의 기본 구매율이 높아서 생긴 결과일 수 있습니다. 독립일 때의 기대와 비교하려면 향상도를 함께 계산합니다.
신뢰도는 선행 항목이 있는 거래를 분모로 계산한다.
예제로 적용하기
A50건,B40건,동시 20건일 때 A→B와 B→A 신뢰도는?
풀이와 판단 과정
결론: 0.4와 0.5
A→B는 20/50=0.4,B→A는 20/40=0.5입니다.
4. 향상도
lift(A→B)=P(B|A)/P(B)입니다.1보다 크면 독립일 때보다 공동 발생이 많고,1이면 독립 수준,1보다 작으면 적은 수준입니다. 향상도는 인과관계나 사업 수익을 자동 증명하지 않습니다.
높은 향상도라도 거래가 몇 건 안 되면 불안정할 수 있습니다. 지지도·신뢰도·표본 크기를 함께 보고 기간을 나누어 재현되는지 확인합니다.
향상도 1은 독립 수준의 공동 발생을 뜻한다.
예제로 적용하기
P(B|A)=0.6,P(B)=0.3이면 향상도는?
풀이와 판단 과정
결론: 2
0.6/0.3=2로 B의 기본 확률 대비 두 배입니다.
5. Apriori의 성질
빈발 항목 집합의 모든 부분집합은 빈발해야 합니다. 반대로 어떤 항목 집합이 최소 지지도를 못 채우면 그 상위집합도 빈발할 수 없으므로 후보를 줄일 수 있습니다. 이를 Apriori의 가지치기에 사용합니다.
이 성질은 지지도에 대한 것으로 신뢰도에 그대로 적용하지 않습니다. 항목을 더 붙일수록 공동 발생 거래가 늘 수 없다는 포함 관계를 생각하면 이해하기 쉽습니다.
비빈발 항목 집합을 포함하는 상위집합은 같은 지지도 기준에서 비빈발이다.
예제로 적용하기
{A,B}가 최소 지지도를 못 채웠다. {A,B,C}는?
풀이와 판단 과정
결론: 같은 최소 지지도에서 빈발할 수 없다.
A,B,C가 함께 있는 거래는 A,B가 함께 있는 거래의 부분집합이므로 지지도가 더 클 수 없습니다.
한눈에 비교하기
| 지표 | 식 | 100건중A50·B40·동시 20 |
|---|---|---|
| 지지도 | P(A∩B) | 0.2 |
| A→B 신뢰도 | P(A∩B)/P(A) | 0.4 |
| B→A 신뢰도 | P(A∩B)/P(B) | 0.5 |
| 향상도 | P(A∩B)/(P(A)P(B)) | 1 |
순서대로 풀어 보는 예제
100건 중 A50건,B40건,동시 20건이면 A→B 신뢰도 0.4는 B의 원래 구매율 0.4와 같습니다. 향상도는 1로 독립 수준입니다. 신뢰도가 40%라는 수치만 보고 특별한 교차판매 기회라고 단정하면 안 됩니다.
다른 상품C의 원래 구매율이 0.1이고 A구매자 중C구매가 0.3이면 향상도는 3입니다. 다만 거래 규모와 마진, 추천 후 실제 추가 구매 효과까지 확인해야 사업 적용 여부를 판단할 수 있습니다.
헷갈리는 문장 바로잡기
거래와 항목 집합
잘못된 판단 고객의 모든 평생 구매는 언제나 한 거래와 같다.
올바른 판단: 거래 단위를 어떻게 정하느냐가 연관규칙 결과에 영향을 준다.
지지도
잘못된 판단 지지도는 P(B|A)와 언제나 같다.
올바른 판단: 규칙 지지도는 전체 거래 중 선행·후행 항목이 함께 등장한 비율이다.
신뢰도
잘못된 판단 신뢰도는 방향을 바꾸어도 언제나 같다.
올바른 판단: 신뢰도는 선행 항목이 있는 거래를 분모로 계산한다.
향상도
잘못된 판단 향상도 1은 반드시 완전한 음의 관계다.
올바른 판단: 향상도 1은 독립 수준의 공동 발생을 뜻한다.
Apriori의 성질
잘못된 판단 항목을 추가하면 공동 지지도는 반드시 증가한다.
올바른 판단: 비빈발 항목 집합을 포함하는 상위집합은 같은 지지도 기준에서 비빈발이다.
이론을 정리했다면 같은 절의 객관식 문제에서 조건과 예외를 확인하세요. 정답을 고른 뒤에는 틀린 선택지가 왜 성립하지 않는지도 설명해 보세요.
표를 보며 따라가는 계산 예제
| transaction | A | B |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 |
| 2 | 1 | 1 |
| 3 | 1 | 1 |
| 4 | 1 | 1 |
| 5 | 1 | 0 |
| 6 | 1 | 0 |
빈도
A·B·공동 구매 거래 수를 구하세요.
6·5·4
수량이 아니라 거래별 구매 여부입니다.
지지도
A→B 규칙의 지지도를 구하세요.
0.4
동시 구매 4/전체 10입니다.
신뢰도
A→B와B→A 신뢰도를 구하세요.
2/3≈0.6667과 0.8
분모가 A6건과B5건으로 다릅니다.
향상도
A→B 향상도를 구하세요.
4/3≈1.3333
(4/6)/(5/10)입니다.
핵심 개념 확인 — 객관식 5문제
설명을 읽은 뒤 아래 다섯 문항을 풀어 보세요. 정답을 고르고 틀린 선택지의 오류도 설명할 수 있으면 이 단원의 기준을 이해한 것입니다.
문제 1
연관분석·지지도·신뢰도·향상도에서 거래와 항목 집합에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 거래 단위를 어떻게 정하느냐가 연관규칙 결과에 영향을 준다.
- ② 상품 수량과 구매 여부는 항상 같은 지표다.
- ③ 고객의 모든 평생 구매는 언제나 한 거래와 같다.
- ④ 거래 단위는 지지도와 무관하다.
정답과 해설 보기
정답 ①
연관분석의 행 단위는 보통 거래 바구니입니다. 한 고객의 여러 주문을 하나로 합칠지 주문별로 볼지에 따라 지지도와 규칙이 달라집니다. 상품 수량과 구매 여부를 구분하고 중복 상품을 어떻게 처리하는지 정합니다. 데이터를 긴 상품 상세 표에서 바구니 구조로 만들 때 주문번호를 정확히 묶어야 합니다. 고객번호만으로 합치면 서로 다른 시점의 구매를 동시 구매처럼 오해할 수 있습니다.
거래 단위를 어떻게 정하느냐가 연관규칙 결과에 영향을 준다.
문제 2
연관분석·지지도·신뢰도·향상도에서 지지도에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 규칙 방향을 바꾸면 공동 지지도가 항상 달라진다.
- ② 분모는 A구매 거래만이다.
- ③ 지지도는 P(B|A)와 언제나 같다.
- ④ 규칙 지지도는 전체 거래 중 선행·후행 항목이 함께 등장한 비율이다.
정답과 해설 보기
정답 ④
support(A→B)=P(A∩B)는 전체 거래 중 A와B가 함께 포함된 비율입니다. 방향을 바꾸어도 공동 발생 비율은 같습니다. 전체 100건 중 A와B 동시 구매 20건이면 지지도 0.2입니다. 최소 지지도는 매우 드문 조합을 걸러내는 기준입니다. 희귀하지만 중요한 사건도 있으므로 무조건 낮은 지지도를 무가치하다고 볼 수는 없습니다.
규칙 지지도는 전체 거래 중 선행·후행 항목이 함께 등장한 비율이다.
문제 3
연관분석·지지도·신뢰도·향상도에서 신뢰도에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 신뢰도 분모는 항상 전체 거래다.
- ② 신뢰도 1이면 원인 관계가 증명된다.
- ③ 신뢰도는 선행 항목이 있는 거래를 분모로 계산한다.
- ④ 신뢰도는 방향을 바꾸어도 언제나 같다.
정답과 해설 보기
정답 ③
confidence(A→B)=P(B|A)=P(A∩B)/P(A)입니다. A가 있는 거래 중 B도 있는 비율로 방향에 따라 달라집니다. A→B와 B→A의 분모가 다른지 확인하세요. 신뢰도가 높아도 후행 항목B의 기본 구매율이 높아서 생긴 결과일 수 있습니다. 독립일 때의 기대와 비교하려면 향상도를 함께 계산합니다.
신뢰도는 선행 항목이 있는 거래를 분모로 계산한다.
문제 4
연관분석·지지도·신뢰도·향상도에서 향상도에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 향상도 1은 반드시 완전한 음의 관계다.
- ② 향상도가 높으면 원인임이 확정된다.
- ③ 향상도 1은 독립 수준의 공동 발생을 뜻한다.
- ④ 향상도는 어떤 경우에도 1을 넘을 수 없다.
정답과 해설 보기
정답 ③
lift(A→B)=P(B|A)/P(B)입니다.1보다 크면 독립일 때보다 공동 발생이 많고,1이면 독립 수준,1보다 작으면 적은 수준입니다. 향상도는 인과관계나 사업 수익을 자동 증명하지 않습니다. 높은 향상도라도 거래가 몇 건 안 되면 불안정할 수 있습니다. 지지도·신뢰도·표본 크기를 함께 보고 기간을 나누어 재현되는지 확인합니다.
향상도 1은 독립 수준의 공동 발생을 뜻한다.
문제 5
연관분석·지지도·신뢰도·향상도에서 Apriori의 성질에 대한 설명으로 옳은 것은?
- ① 항목을 추가하면 공동 지지도는 반드시 증가한다.
- ② 빈발 집합의 부분집합은 반드시 비빈발이다.
- ③ Apriori 성질은 신뢰도에도 아무 조건 없이 같다.
- ④ 비빈발 항목 집합을 포함하는 상위집합은 같은 지지도 기준에서 비빈발이다.
정답과 해설 보기
정답 ④
빈발 항목 집합의 모든 부분집합은 빈발해야 합니다. 반대로 어떤 항목 집합이 최소 지지도를 못 채우면 그 상위집합도 빈발할 수 없으므로 후보를 줄일 수 있습니다. 이를 Apriori의 가지치기에 사용합니다. 이 성질은 지지도에 대한 것으로 신뢰도에 그대로 적용하지 않습니다. 항목을 더 붙일수록 공동 발생 거래가 늘 수 없다는 포함 관계를 생각하면 이해하기 쉽습니다.
비빈발 항목 집합을 포함하는 상위집합은 같은 지지도 기준에서 비빈발이다.
범위 확인
2026년 학습 범위를 기준으로 구성했습니다. 시험 시행기관의 자격 안내·출제 기준에서 과목과 변경 공지를 확인할 수 있습니다.
ADP 전체 목차
과목별 이론
- 1과목 · 1장 1~3절 · 데이터·정보·데이터베이스의 이해
- 1과목 · 2장 1~5절 · 빅데이터 가치·활용·위험과 통제
- 1과목 · 3장 1~3절 · 데이터 사이언스·전략 인사이트
- 3과목 · 1장 1~4절 · 분석 기획·방법론·과제 발굴
- 3과목 · 2장 1~2절 · 분석 마스터플랜·거버넌스
- 4과목 · 1장 1~2절 · R 기초·자료 구조·데이터마트
- 4과목 · 1장 3절 · 결측값·이상값·스케일링·데이터 누수
- 4과목 · 2장 1절 · 기술통계·척도·분산·상관계수
- 4과목 · 2장 2절 · 확률·조건부확률·분포·표본분포
- 4과목 · 2장 2절 · 추정·신뢰구간·가설검정
- 4과목 · 2장 3절 · 회귀분석·회귀계수·모형 진단
- 4과목 · 2장 3절 · 다변량 분석·PCA·거리·요인분석
- 4과목 · 2장 4절 · 시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증
- 4과목 · 3장 1~2절 · 분류분석·로지스틱·나무·앙상블
- 4과목 · 3장 3절 · 군집분석·K-means·계층·DBSCAN
- 4과목 · 3장 4절 · 연관분석·지지도·신뢰도·향상도
- 4과목 · 3장 1~2절 · 모형 평가·혼동행렬·교차검증
- 2과목 · 1장 1~5절 · ETL·CDC·EAI·데이터 통합
- 2과목 · 2장 1~3절 · 분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드
- 4과목 · 3장 2절 · SVM·신경망·고급 앙상블
- 4과목 · 4장 1~2절 · 텍스트 마이닝·TF-IDF·사회연결망
- 5과목 · 1장 1~3절 · 시각화 인사이트·탐색·분석·활용
- 5과목 · 2장 1~4절 · 시각화 디자인·구현·접근성
- 3과목 · 2장 2절 · 모형 해석·배포·모니터링·재학습
단원별 객관식
- 1과목 · 1장 1~3절 · 데이터·정보·데이터베이스의 이해
- 1과목 · 2장 1~5절 · 빅데이터 가치·활용·위험과 통제
- 1과목 · 3장 1~3절 · 데이터 사이언스·전략 인사이트
- 3과목 · 1장 1~4절 · 분석 기획·방법론·과제 발굴
- 3과목 · 2장 1~2절 · 분석 마스터플랜·거버넌스
- 4과목 · 1장 1~2절 · R 기초·자료 구조·데이터마트
- 4과목 · 1장 3절 · 결측값·이상값·스케일링·데이터 누수
- 4과목 · 2장 1절 · 기술통계·척도·분산·상관계수
- 4과목 · 2장 2절 · 확률·조건부확률·분포·표본분포
- 4과목 · 2장 2절 · 추정·신뢰구간·가설검정
- 4과목 · 2장 3절 · 회귀분석·회귀계수·모형 진단
- 4과목 · 2장 3절 · 다변량 분석·PCA·거리·요인분석
- 4과목 · 2장 4절 · 시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증
- 4과목 · 3장 1~2절 · 분류분석·로지스틱·나무·앙상블
- 4과목 · 3장 3절 · 군집분석·K-means·계층·DBSCAN
- 4과목 · 3장 4절 · 연관분석·지지도·신뢰도·향상도
- 4과목 · 3장 1~2절 · 모형 평가·혼동행렬·교차검증
- 2과목 · 1장 1~5절 · ETL·CDC·EAI·데이터 통합
- 2과목 · 2장 1~3절 · 분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드
- 4과목 · 3장 2절 · SVM·신경망·고급 앙상블
- 4과목 · 4장 1~2절 · 텍스트 마이닝·TF-IDF·사회연결망
- 5과목 · 1장 1~3절 · 시각화 인사이트·탐색·분석·활용
- 5과목 · 2장 1~4절 · 시각화 디자인·구현·접근성
- 3과목 · 2장 2절 · 모형 해석·배포·모니터링·재학습
실습
- 작업형 실습 1 · 6작업 · 결측값 탐색·학습 기준 대체
- 작업형 실습 2 · 6작업 · IQR 이상값·상한 절단·영향 비교
- 작업형 실습 3 · 6작업 · 그룹 집계·결측 제외·결과 검산
- 작업형 실습 4 · 6작업 · 표준화·min-max·미래 범위
- 작업형 실습 5 · 6작업 · 대표값·분산·상관·단순 회귀 계산
- 작업형 실습 6 · 6작업 · 베이즈 확률·검사 결과 표
- 작업형 실습 7 · 6작업 · 작업형 3 대응표본 t검정·신뢰구간
- 작업형 실습 8 · 6작업 · 작업형 3 카이제곱 독립성·기대도수
- 작업형 실습 9 · 6작업 · 작업형 2 분류모형·전처리·제출파일
- 작업형 실습 10 · 6작업 · 작업형 2 회귀모형·오차·예측 제출
- 작업형 실습 11 · 6작업 · 군집·거리·중심·실루엣 비교
- 작업형 실습 12 · 6작업 · 시계열 차분·나이브·롤링 검증
- 작업형 실습 13 · 6작업 · PCA·표준화·설명분산·새 자료 변환
- 작업형 실습 14 · 6작업 · 장바구니 연관규칙·지지도·향상도
- 작업형 실습 15 · 6작업 · 작업형 3 OLS 회귀·계수 검정·잔차