Analiza asocjacji i reguły asocjacyjne w badaniu wyborów zajęć dydaktycznych dokonywanych przez studentów. Zastosowanie algorytmu Apriori

• Autorzy: Mirosława Lasek , Marek Pęczkowski

Warianty tytułu

Association analysis and association rules in exploring the choices made by students from elective courses. Application of Apriori algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono możliwości i korzyści zastosowania metody analizy asocjacji, zaliczanej do metod eksploracji danych (ang. Data Mining), w zagadnieniach dotyczących wyborów przez studentów nieobowiązkowych zajęć dydaktycznych. Krótko opisano metodę analizy asocjacji i budowy reguł asocjacyjnych, szczególną uwagę poświęcając algorytmowi Apriori, jednemu z najpopularniejszych algorytmów analizy asocjacji i budowy reguł asocjacyjnych, w sposób uporządkowany i logiczny realizującemu potrzebne działania oraz przystępnie, przejrzyście i zrozumiale obrazującemu ideę analizy asocjacji i generowanie reguł asocjacyjnych. Rozważania zilustrowano przykładem wyboru przez studentów zajęć, spośród prowadzonych na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego we współpracy z SAS Institute Polska, w ramach ich cyklu o nazwie "Data Mining Certificate Program". Wskazano, wraz z krótką wzmianką o jego działaniu, oprogramowanie wspomagające przeprowadzanie analizy asocjacji, tworzenie reguł asocjacyjnych i interpretację uzyskiwanych wyników - program SAS Enterprise Miner firmy SAS Institute Inc. z USA, wykorzystywany przez nas w zaprezentowanym w artykule zagadnieniu wyboru zajęć dydaktycznych przez studentów. (abstrakt oryginalny)

EN

This article discusses the possibilities and advantages of the association analysis method, belonging to Data Mining, in problems relating to choices made by students from elective courses. Such choices are possible when students can freely choose several courses from separate groups of elective courses. The association analysis method and the construction of association rules are briefly described. Particular attention was paid to the Apriori algorithm. It constitutes one of the most popular algorithms for the association analysis and the construction of association rules. The Apriori algorithm in an orderly and logical manner performs necessary actions as well as accessibly, transparently and understandably reflects the concept of the association analysis and the construction of association rules. The considerations are illustrated using an example of choices made by students from elective courses conducted within the educational path called "Data Mining Certificate Program" at the Faculty of Economic Sciences, Univerity of Warsaw, in cooperation with SAS Institute Polska. The discussed issue of elective courses selection was explored using SAS Enterprise Miner software from SAS Institute Inc. U.S. - the article provides a very short presentation of its functionality, possibilities of performing the association analysis and the construction of association rules, as well as interpretation of the analysis results. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Data Mining; Algorytmy; Informatyka; Programy studiów

EN

Data Mining; Algorithms; Information science; Higher education curriculum

• Czasopismo: Ekonomia / Uniwersytet Warszawski
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 34
• Strony: 67--88

Twórcy

autor

Mirosława Lasek

• Uniwersytet Warszawski

autor

Marek Pęczkowski

• Uniwersytet Warszawski

Bibliografia

• Agrawal R., Imieliński T., Swami A. (1993) Mininig association rules between sets of items in large databases, Proc. ACM SIGMOD Conference on Management of Data, s. 207-216.
• Agrawal R., Srikant R. (1994) Fast algorithms for mining association rules, Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB'94), Santiago, Chile, s. 478-499.
• Aher S. B., Lobo L. M. R. J. (2012) A Comparative Study of Association Rule Algorithms for Course Recommender System in E-learning, International Journal of Computer Applications, t. 39, no. 1.
• Berry M. J. A., Linoff G. S. (2004) Data Mining Techniques. For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Wiley Publishing Inc.
• Larose D. T. (2006) Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Lasek M., Nowak E., Pęczkowski M. (2008) Association and Sequence Rules of Events in an Investment Analysis of Agrotourism Farms/Zastosowanie reguł asocjacji i sekwencji zdarzeń do analizy działalności inwestycyjnej gospodarstw agroturystycznych (artykuły w dwóch wersjach językowych: angielskim i polskim), Turyzm, 18/2.
• Lasek M. (2004) Od danych do wiedzy. Metody i techniki "Data Mining", Optimum, nr 2(22).
• Lasek M., Pęczkowski M. (2013) Enterprise Miner. Wykorzystywanie narzędzi Data Mining w systemie SAS, Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
• Morzy T. (2013) Eksploracja danych. Metody i algorytmy, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Nguyen Sinh Hoa (2013) Reguły asocjacyjne, algorytm Apriori, http://edu.pjwstk.edu.pl/wyklady/adn/scb/wyklad12/w12.htm (dostęp w dniu 28 grudnia 2013).
• SAS Enterprise Miner 12.1 Reference Help, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA, 2011