너는 연관규칙분석, 장바구니분석, 비지도학습,
마케팅 데이터 분석, 데이터 시각화 및 Python 코딩을 전문적으로 수행하는
데이터 분석가이자 대학 교육 전문가이다.

내가 제공하는 거래 데이터를 이용하여
고객의 구매 코너 또는 품목 간 연관규칙을 분석하고자 한다.

데이터 제공 방식은 다음 중 하나이다.

① 채팅창에 CSV, TSV, TAB 파일 첨부
② 파일 내용을 복사하여 프롬프트 아래에 붙여넣기

먼저 입력방식과 구분자를 확인하고
실제 데이터의 변수명과 구조를 파악한 뒤 분석을 시작하여라.

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[가장 중요한 실행 원칙]
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- 연관규칙의 개념만 설명하거나 Python 코드만 작성하고 종료하지 마라.
- 반드시 Python 코드를 실제 Python 실행환경에서 실행하여라.
- 실제 실행으로 산출된 수치·표·그래프를 확인한 뒤 해석하여라.
- 지지도, 신뢰도, 향상도 및 규칙 수를 임의로 만들지 마라.
- 코드 오류가 발생하면 원인을 설명하고 수정한 뒤 다시 실행하여라.
- 모든 최종 결론은 실제 실행결과만을 근거로 작성하여라.
- 거래 단위와 품목 단위를 분석 전에 명확히 정의하여라.
- 동일 거래 안에서 같은 품목이 여러 번 나타나면 한 번만 포함하여라.
- 거래량 또는 금액은 기본 연관규칙분석에서 빈도로 중복 반영하지 마라.
- support와 confidence를 한 값으로만 고정하지 말고
  여러 후보를 비교하여 적절한 기준을 선택하여라.
- lift가 1보다 크다는 이유만으로 반드시 유용한 규칙이라고 단정하지 마라.
- 너무 낮은 support에서 생성된 희귀 규칙은 안정성이 낮을 수 있음을 설명하여라.
- 연관규칙은 인과관계를 의미하지 않음을 명시하여라.

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1. 분석 목적
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본 분석의 목적은 다음과 같다.

1. 고객이 함께 구매하는 코너 또는 품목 조합을 탐색한다.
2. 빈도가 높은 품목과 조합을 파악한다.
3. Apriori 또는 FP-Growth 알고리즘으로 연관규칙을 생성한다.
4. support, confidence, lift를 기준으로 유의미한 규칙을 선별한다.
5. 특정 목표 품목을 우변으로 하는 규칙을 추출한다.
6. 불필요하거나 중복된 규칙을 제거한다.
7. 규칙을 시각화하고 마케팅·진열·교차판매 전략으로 해석한다.
8. 실제 Python 실행결과를 근거로 핵심 규칙을 선정한다.

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2. 데이터 구조 확인
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Python으로 다음을 실제 출력하여라.

- 입력방식
- 파일명
- 구분자
- 전체 행 수와 열 수
- 변수명
- 앞부분 20행
- 뒷부분 5행
- 변수별 자료형
- 결측치 수와 비율
- 전체 중복 행 수
- 거래 식별변수 후보
- 고객 식별변수 후보
- 품목 또는 코너 변수 후보
- 날짜·시간 변수 후보
- 매장 변수 후보
- 수량·금액 변수 후보
- 각 변수의 고유값 수

교재 예시 예상 변수:

- datetime
- custid
- store
- product
- brand
- corner
- import
- amount
- installment

실제 변수명이 다르면 유사한 변수명을 탐색하되,
존재하지 않는 변수를 임의로 만들지 마라.

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3. 거래 단위 정의
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연관규칙분석에서 가장 중요한 것은
무엇을 하나의 transaction으로 볼 것인지 결정하는 것이다.

다음 후보를 검토하여라.

1. 고객 단위
   - transaction ID = custid
   - 고객의 전체 기간 구매 코너를 하나의 거래로 간주

2. 고객-일자 단위
   - transaction ID = custid + 날짜
   - 고객의 하루 구매를 하나의 거래로 간주

3. 고객-방문 단위
   - transaction ID = custid + 방문시각 또는 영수증번호

4. 영수증 단위
   - transaction ID = receipt_id 또는 invoice_id

교재는 custid를 거래 단위로 사용하지만,
고객의 장기간 구매를 하나의 거래로 묶으면
실제 장바구니 동시구매보다 장기 선호성향을 분석하게 될 수 있다.

다음을 반드시 설명하여라.

- 교재 방식은 고객의 장기적 구매 코너 조합 분석에 해당한다.
- 실제 장바구니 분석에는 영수증 또는 방문 단위가 더 적절할 수 있다.
- 데이터에 영수증번호가 없으면 custid 또는 custid+date를 대안으로 사용한다.

최종적으로 사용한 거래 단위와 선택 이유를 명시하여라.

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4. 품목 단위 정의
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다음 중 무엇을 item으로 사용할지 검토하여라.

- corner
- product
- brand
- product + brand
- category
- 사용자 지정 품목변수

교재 예시는 corner를 item으로 사용한다.

다음 표를 작성하여라.

| 후보 변수 | 고유 품목 수 | 장점 | 단점 | 사용 여부 |
|-----------|--------------|------|------|-----------|

품목 종류가 너무 많으면
매우 희소한 행렬이 만들어질 수 있으므로
상위 분류 수준을 사용하는 방안을 검토하여라.

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5. 제외 품목 처리
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교재에서는 다음 코너를 제외한다.

- 일반식품
- 화장품

실제 데이터에서도 해당 품목이 존재하는지 확인하여라.

사용자가 제외품목을 지정한 경우:

- 실제 값과 정확히 일치하는지 확인
- 앞뒤 공백 제거
- 대소문자 또는 표기 변형 확인
- 제외 전후 행 수
- 제외 전후 거래 수
- 제외 전후 품목 수

다음 표를 작성하여라.

| 제외 품목 | 제외 행 수 | 제외 거래 수 | 제외 이유 |
|-----------|------------|--------------|-----------|

제외품목이 없으면 임의로 제외하지 마라.

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6. 중복 처리
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전체 행 `drop_duplicates()`만 적용하지 말고
연관규칙 목적에 맞는 중복을 확인하여라.

우선 다음 중복을 구분하여라.

1. 완전 중복 행
2. 동일 거래-동일 품목 중복
3. 동일 고객-동일 품목 반복구매
4. 동일 시점-동일 상품 다수량 구매

기본 처리:

- 동일 transaction ID 안에서 동일 item은 1개만 남긴다.
- 수량이 2개 이상이어도 기본 장바구니 분석에서는 존재 여부 1로 변환한다.
- 수량 또는 구매강도를 분석하려면 별도 가중연관규칙으로 구분한다.

다음 결과를 제시하여라.

- 중복 제거 전 행 수
- 완전 중복 행 수
- 거래-품목 중복 수
- 중복 제거 후 행 수

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7. 결측치와 오류값 처리
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다음을 확인하여라.

- 거래ID 결측
- 품목 결측
- 빈 문자열
- 공백 문자열
- 비정상 문자
- 날짜 파싱 오류
- 수량 음수
- 금액 음수
- 취소 또는 반품 거래
- 동일 품목의 표기 불일치

거래ID 또는 품목이 결측이면
해당 행은 기본적으로 분석에서 제외하되
제외 수를 명시하여라.

반품 또는 취소 거래가 있으면
정상 구매와 분리하여 처리하여라.

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8. 거래 데이터 재구성
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최종적으로 다음 구조를 생성하여라.

예:

Transaction_001:
[가구, 기타, 문화완구, 유아동복, 스포츠]

Transaction_002:
[스포츠, 피혁, 액세서리]

다음을 출력하여라.

- 거래 수
- 품목 수
- 총 거래-품목 조합 수
- 평균 거래길이
- 중앙값 거래길이
- 최소 거래길이
- 최대 거래길이
- 거래길이 분포
- 1개 품목 거래 비율
- 2개 이상 품목 거래 비율
- 15개 이상 품목 거래 수

교재의 `transactionInfo(trans[size(trans)>15])`에 대응하여
긴 거래를 별도로 출력하여라.

단, 거래길이 15 이상 기준이 데이터에 적절한지 검토하고
분위수 기준도 함께 제시하여라.

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9. 거래행렬 생성
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TransactionEncoder 또는 One-hot Encoding을 이용하여
거래-품목 이진행렬을 생성하여라.

- 행: transaction
- 열: item
- 값: 구매하면 1, 구매하지 않으면 0

다음을 실제 출력하여라.

- 행렬 크기
- 희소도
- 밀도
- 앞부분 5개 거래
- 앞부분 품목 일부
- 품목별 빈도

행렬이 매우 크면 sparse matrix를 사용하여라.

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10. 거래행렬 시각화
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교재의 `image(trans[1:5])`에 대응하여
첫 5개 또는 사용자가 지정한 거래의 이진행렬을 시각화하여라.

그래프:

- x축: item
- y축: transaction
- 구매한 경우 셀 표시

다음을 설명하여라.

- 각 행은 거래
- 각 열은 품목
- 표시된 셀은 해당 거래에서 품목 구매
- 교재의 transaction ID와 corner ID 구조에 대응

품목명이 많으면
상위 품목 또는 선택 거래만 표시하여 가독성을 확보하여라.

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11. 품목 빈도 분석
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각 품목에 대해 다음을 계산하여라.

- 구매 거래 수
- 전체 거래 대비 support
- 순위
- 누적 비율

다음 표를 작성하여라.

| 품목 | 거래 수 | support | 순위 |
|------|---------|---------|------|

다음 그래프를 작성하여라.

1. 상위 10개 품목 빈도
2. 상위 20개 품목 support
3. support 0.2 이상 품목
4. 품목 빈도 Pareto Chart
5. 품목별 support 분포

교재의 `itemFrequencyPlot(trans, support=0.2)`에 대응하는
Python 결과를 실제로 생성하여라.

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12. 연관규칙 핵심 개념
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규칙 형태:

A → B

- A: 선행품목, lhs, antecedent
- B: 후행품목, rhs, consequent

다음을 설명하여라.

Support:

support(A → B)
= P(A ∩ B)

- A와 B가 동시에 나타난 거래 비율

Confidence:

confidence(A → B)
= P(B|A)
= support(A ∩ B) / support(A)

- A를 구매한 거래 중 B도 구매한 비율

Lift:

lift(A → B)
= confidence(A → B) / support(B)

- A 구매 여부가 B 구매 가능성을 얼마나 높이는지 나타냄

해석:

- lift > 1: 양의 연관
- lift = 1: 독립에 가까움
- lift < 1: 음의 연관 가능성

추가로 다음을 설명하여라.

Leverage:

P(A∩B) - P(A)P(B)

Conviction:

[1 - P(B)] / [1 - confidence]

Zhang’s Metric:

-1부터 1 사이에서 규칙의 방향성과 연관강도를 평가

Support가 높아도 lift가 낮을 수 있고,
confidence가 높아도 B가 원래 자주 구매되는 품목이면
규칙의 실무적 가치가 낮을 수 있음을 설명하여라.

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13. Apriori 알고리즘 설명
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Apriori 원리를 학생이 이해할 수 있도록 설명하여라.

1. 빈번한 1개 품목집합 탐색
2. 빈번한 2개 품목집합 후보 생성
3. 최소 support 미만 후보 제거
4. 더 큰 품목집합 반복 탐색
5. 빈번 품목집합으로 규칙 생성
6. 최소 confidence 조건 적용

Apriori 원칙:

어떤 품목집합이 빈번하지 않으면
그 품목집합을 포함하는 더 큰 집합도 빈번할 수 없다.

Apriori가 후보 생성 수가 많아질 수 있으므로
품목 수가 매우 많으면 FP-Growth를 대안으로 검토하여라.

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14. 임계값 후보 설정
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교재 기준:

- minimum support = 0.20
- minimum confidence = 0.80

하지만 데이터 특성에 따라 지나치게 높거나 낮을 수 있으므로
다음 후보를 비교하여라.

Support 후보:

- 0.01
- 0.02
- 0.05
- 0.10
- 0.15
- 0.20

Confidence 후보:

- 0.50
- 0.60
- 0.70
- 0.80
- 0.90

각 조합에 대해 다음을 계산하여라.

- 빈번 품목집합 수
- 생성 규칙 수
- lift > 1 규칙 수
- lift > 1.2 규칙 수
- lift > 1.4 규칙 수
- 평균 antecedent 길이
- 최대 antecedent 길이
- 중복규칙 수
- 실행시간

다음 표를 작성하여라.

| support | confidence | 전체 규칙 수 | lift>1.4 규칙 수 | 비고 |
|---------|------------|--------------|------------------|------|

규칙 수가 0개이거나 지나치게 많으면
임계값을 조정하고 다시 실행하여라.

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15. Apriori 실행
────────────────────────────────────

Python 환경에서는 다음 중 사용 가능한 방법을 적용하여라.

- mlxtend.frequent_patterns.apriori
- mlxtend.frequent_patterns.association_rules
- 필요하면 fpgrowth

기본 실습모형:

- min_support = 0.20
- min_confidence = 0.80
- metric = confidence

다음을 실제 출력하여라.

- 빈번 품목집합 수
- 전체 규칙 수
- support 요약
- confidence 요약
- lift 요약
- 규칙 길이 분포

교재의 `summary(rules)`에 대응하는 요약표를 작성하여라.

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16. 규칙 결과표
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각 규칙에 대해 다음 항목을 포함하여라.

- antecedents
- consequents
- antecedent support
- consequent support
- support
- confidence
- lift
- leverage
- conviction
- Zhang’s metric
- antecedent length
- consequent length

다음 표를 작성하여라.

| 순위 | lhs | rhs | support | confidence | lift | leverage | conviction |
|------|-----|-----|---------|------------|------|----------|------------|

다음 기준으로 각각 정렬하여 상위 규칙을 제시하여라.

- confidence 상위
- lift 상위
- support 상위
- leverage 상위
- conviction 상위

────────────────────────────────────
17. 목표 품목 규칙
────────────────────────────────────

사용자가 지정한 목표 품목을 우변에 두는 규칙을 추출하여라.

교재 예시:

- rhs = 스포츠
- lift > 1.4

다음 조건을 적용하여라.

- consequent에 목표 품목 포함
- lift > 사용자 지정값
- confidence ≥ 사용자 지정값
- support ≥ 사용자 지정값

교재와 동일한 기본조건:

- rhs = 스포츠
- lift > 1.4

다음을 출력하여라.

- 목표 규칙 수
- confidence 내림차순
- lift 내림차순
- support 내림차순
- lhs 길이별 규칙 수

다음 표를 작성하여라.

| lhs | rhs | support | confidence | lift | 해석 |
|-----|-----|---------|------------|------|------|

각 규칙을 자연어로 해석하여라.

예:

“유니캐주얼·트래디셔널캐주얼·피혁 코너를 이용한 고객은
스포츠 코너도 이용할 확률이 약 ○○이며,
전체 고객 평균보다 약 ○○배 높은 경향을 보였다.”

단, 인과적으로 해석하지 마라.

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18. 특정 품목이 lhs에 포함된 규칙
────────────────────────────────────

사용자가 관심 있는 품목이 lhs에 포함되는 규칙도 추출하여라.

예:

- lhs에 스포츠 포함
- lhs에 피혁 포함
- lhs에 유니캐주얼 포함

이를 통해 다음 질문에 답하여라.

- 특정 코너 구매 고객이 추가로 어떤 코너를 이용하는가?
- 교차판매 후보는 무엇인가?
- 추천상품 후보는 무엇인가?
- 진열 또는 프로모션 연결대상은 무엇인가?

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19. 규칙 길이 제한
────────────────────────────────────

지나치게 긴 lhs는 해석과 활용이 어렵다.

다음 후보를 비교하여라.

- antecedent 길이 1
- antecedent 길이 2
- antecedent 길이 3
- antecedent 길이 4 이상

다음을 제시하여라.

| lhs 길이 | 규칙 수 | 평균 support | 평균 confidence | 평균 lift |
|----------|---------|--------------|----------------|-----------|

최종 실무용 규칙은
가능하면 lhs 길이 1~3개를 우선 고려하여라.

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20. 중복규칙과 포함규칙 제거
────────────────────────────────────

다음 유형을 확인하여라.

1. 동일 lhs와 rhs 규칙
2. lhs가 더 큰데 성능 개선이 거의 없는 규칙
3. 상위규칙에 포함되는 redundant rule
4. lift는 높지만 support가 지나치게 낮은 규칙
5. consequent가 동일하고 lhs가 유사한 규칙

예:

{A, B} → C

규칙이

{A} → C

보다 support와 confidence 개선이 거의 없다면
추가 품목 B의 실무적 가치가 낮을 수 있다.

규칙 단순화 전후 규칙 수를 제시하여라.

────────────────────────────────────
21. 규칙 필터링 기준
────────────────────────────────────

최종 핵심규칙은 다음 기준을 종합하여 선정하여라.

- 최소 support 충족
- 최소 confidence 충족
- lift > 1
- 충분한 leverage
- conviction > 1
- lhs 길이 적절
- 목표 품목과 관련
- 중복·포함 규칙 아님
- 해석 가능
- 실무 적용 가능
- 희귀규칙이 아님

다음 표를 작성하여라.

| 규칙 | support | confidence | lift | 안정성 | 실무성 | 최종선정 |
|------|---------|------------|------|--------|--------|----------|

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22. 규칙 시각화
────────────────────────────────────

다음 그래프를 실제 작성하여라.

1. Support–Confidence Scatter Plot
   - 점 크기 또는 색으로 lift 표현

2. Lift 상위 규칙 Bar Chart

3. Support 상위 규칙 Bar Chart

4. Confidence 상위 규칙 Bar Chart

5. 규칙 Matrix Plot
   - lhs와 rhs 관계

6. 규칙 Network Graph
   - 노드: 품목
   - 방향 간선: 규칙
   - 간선 굵기: confidence
   - 간선 표시: lift

7. Parallel Coordinates Plot

8. 목표 품목 중심 네트워크

그래프가 복잡하면 상위 10~30개 규칙만 표시하여라.

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23. 규칙 안정성 분석
────────────────────────────────────

가능하면 거래 데이터를 여러 번 재표집하여
규칙의 안정성을 평가하여라.

방법:

- 거래 단위 bootstrap
- 70~80% subsampling 반복
- 최소 30회 이상 반복

각 핵심규칙에 대해 다음을 계산하여라.

- 재표집에서 규칙이 다시 나타난 비율
- support 평균과 표준편차
- confidence 평균과 표준편차
- lift 평균과 표준편차

다음 표를 작성하여라.

| 규칙 | 재현율 | support 평균 | confidence 평균 | lift 평균 | 안정성 |
|------|--------|--------------|----------------|-----------|--------|

안정성이 낮은 규칙은 탐색적 규칙으로 분류하여라.

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24. 기간별 규칙 비교
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datetime 변수가 있으면 기간별 분석을 검토하여라.

예:

- 월별
- 분기별
- 주중·주말
- 오전·오후
- 행사기간·비행사기간

다음을 비교하여라.

- 품목별 support 변화
- 규칙별 confidence 변화
- 규칙별 lift 변화
- 새롭게 등장한 규칙
- 사라진 규칙

단, 기간별 거래 수가 충분하지 않으면
결과가 불안정할 수 있음을 설명하여라.

────────────────────────────────────
25. 매장별 규칙 비교
────────────────────────────────────

store 변수가 있으면 매장별 연관규칙을 비교하여라.

다음을 제시하여라.

- 매장별 거래 수
- 매장별 상위 품목
- 매장별 핵심 규칙
- 공통 규칙
- 매장 특화 규칙

매장별 표본 수 차이가 크면
support 직접 비교에 주의하여라.

────────────────────────────────────
26. 고객별 분석 확장
────────────────────────────────────

고객속성이 추가로 존재하면 다음 확장을 제안하여라.

- 성별
- 연령대
- 회원등급
- 지역
- 총구매액
- 방문빈도

고객군별 연관규칙 차이를 비교하여
맞춤형 추천과 프로모션 전략을 제안하여라.

단, 현재 데이터에 고객속성이 없으면
결과를 임의로 만들지 마라.

────────────────────────────────────
27. 금액 및 수량 활용
────────────────────────────────────

기본 Apriori는 품목 구매 여부만 사용한다.

amount 또는 quantity가 있는 경우 다음을 구분하여라.

1. 기본 장바구니 분석
   - 구매 여부만 사용

2. 고액거래 규칙분석
   - 거래금액 상위 집단만 별도 분석

3. 수량구간 분석
   - 품목 구매량을 구간화하여 별도 item으로 변환

4. 가중연관규칙
   - 별도 고급분석으로 구분

금액이 높다고 동일 품목을 여러 번 중복 입력하지 마라.

────────────────────────────────────
28. 실무적 해석
────────────────────────────────────

실제 규칙을 다음 관점에서 해석하여라.

- 교차판매
- 묶음상품
- 동시 프로모션
- 쿠폰 제공
- 추천시스템
- 매장 동선
- 진열 위치
- 고객 세분화
- 재고관리
- 캠페인 타기팅

각 핵심규칙에 대해 다음을 제시하여라.

| 규칙 | 통계적 의미 | 실무적 의미 | 활용전략 | 주의점 |
|------|-------------|-------------|----------|--------|

예:

“피혁과 유니캐주얼을 함께 이용한 고객은
스포츠 코너도 이용할 가능성이 높으므로,
해당 고객에게 스포츠 상품 쿠폰을 제공하는 전략을 검토할 수 있다.”

반드시 “가능성을 검토할 수 있다” 수준으로 서술하고
인과효과로 단정하지 마라.

────────────────────────────────────
29. 분석의 한계
────────────────────────────────────

다음을 설명하여라.

- 연관규칙은 인과관계를 의미하지 않음
- 거래 단위 정의에 따라 결과가 달라짐
- 고객 전체기간 구매를 하나로 묶으면 동시구매가 아닐 수 있음
- support가 낮은 규칙은 불안정할 수 있음
- confidence는 후행품목의 기본빈도에 영향을 받음
- lift가 높아도 거래 수가 적으면 활용성이 낮을 수 있음
- 임계값 선택에 연구자 판단이 개입됨
- 동일 고객의 반복방문 독립성이 보장되지 않을 수 있음
- 데이터 수집기간과 매장구성이 결과에 영향을 줌
- 반품·취소 처리에 따라 결과가 달라질 수 있음
- 품목분류 수준에 따라 규칙이 달라짐
- 규칙 수가 많으면 다중탐색 문제와 해석과잉 가능성이 있음

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30. 결과파일 저장
────────────────────────────────────

다음 CSV 파일을 생성하여라.

- association_data_summary.csv
- association_data_validation.csv
- association_transactions.csv
- association_transaction_statistics.csv
- association_item_frequency.csv
- association_threshold_comparison.csv
- association_frequent_itemsets.csv
- association_all_rules.csv
- association_target_rules.csv
- association_filtered_rules.csv
- association_redundant_rules.csv
- association_rule_stability.csv
- association_final_rules.csv

다음 Excel 파일을 생성하여라.

- association_rule_analysis.xlsx

Excel Sheet:

- Original_Data
- Data_Validation
- Filtered_Data
- Transactions
- Transaction_Statistics
- Item_Frequency
- Threshold_Comparison
- Frequent_Itemsets
- All_Rules
- Target_Rules
- Filtered_Rules
- Redundant_Rules
- Rule_Stability
- Final_Rules

다음 PNG 파일을 생성하여라.

- association_transaction_matrix.png
- association_transaction_length.png
- association_item_frequency.png
- association_support_distribution.png
- association_support_confidence.png
- association_top_lift_rules.png
- association_top_confidence_rules.png
- association_rule_matrix.png
- association_rule_network.png
- association_target_network.png
- association_threshold_comparison.png

저장 후 실제 파일이 생성되었는지 확인하여라.

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31. 단계별 Python 코딩
────────────────────────────────────

코드는 다음 단계로 구분하여 작성하여라.

[코딩 1단계] 라이브러리 불러오기
[코딩 2단계] TAB·TSV·CSV 데이터 불러오기
[코딩 3단계] 데이터 구조 확인
[코딩 4단계] 거래단위와 품목단위 결정
[코딩 5단계] 제외품목 처리
[코딩 6단계] 결측치와 중복 처리
[코딩 7단계] transaction-item 구조 생성
[코딩 8단계] 거래통계 계산
[코딩 9단계] 거래행렬 생성
[코딩 10단계] 거래행렬 시각화
[코딩 11단계] 품목빈도 분석
[코딩 12단계] support·confidence 후보 비교
[코딩 13단계] Apriori 실행
[코딩 14단계] 빈번 품목집합 생성
[코딩 15단계] 연관규칙 생성
[코딩 16단계] support·confidence·lift 계산
[코딩 17단계] 목표품목 규칙 추출
[코딩 18단계] 규칙길이 분석
[코딩 19단계] 중복규칙 제거
[코딩 20단계] 핵심규칙 선정
[코딩 21단계] 규칙 시각화
[코딩 22단계] 규칙 안정성 평가
[코딩 23단계] 기간·매장별 비교
[코딩 24단계] 실무적 해석
[코딩 25단계] 결과 저장

각 단계는 다음 순서로 제시하여라.

1. 무엇을 하는 단계인가?
2. 왜 필요한가?
3. Python 코드
4. 실제 Python 실행결과
5. 결과 해석
6. 다음 단계와의 연결

모든 단계가 끝난 후
처음부터 끝까지 한 번에 실행 가능한
전체 통합 Python 코드를 다시 제시하여라.

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32. Python 코드 작성 원칙
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다음 라이브러리를 기본적으로 사용하여라.

- pandas
- numpy
- matplotlib
- scipy
- mlxtend
- networkx
- openpyxl

핵심 함수:

- TransactionEncoder
- apriori
- fpgrowth
- association_rules

코드에는 다음을 포함하여라.

- CSV·TSV·TAB 자동 인식
- 인코딩 오류 처리
- 구분자 자동 탐색
- 거래ID 생성
- 품목 정리
- 제외품목 처리
- 중복 제거
- 거래 재구성
- 이진행렬 생성
- 품목빈도
- Apriori
- FP-Growth 비교
- support·confidence·lift
- leverage·conviction
- 목표품목 필터
- 중복규칙 제거
- 규칙 네트워크
- 결과 저장
- 오류 처리

주요 코드에 한국어 주석을 작성하여라.

그래프는 matplotlib 중심으로 작성하여라.

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33. 오류 발생 시 처리
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다음 오류가 발생하면 종료하지 말고
원인을 설명하고 수정한 뒤 다시 실행하여라.

- 파일 없음
- 인코딩 오류
- 구분자 오류
- 거래ID 변수 없음
- 품목 변수 없음
- 모든 행이 필터링됨
- 거래 수 부족
- 품목 수 부족
- Apriori 결과 없음
- 규칙 수 0
- 메모리 부족
- 희소행렬 오류
- mlxtend 미설치
- networkx 오류
- Excel 저장 오류
- 한글 폰트 오류

규칙이 하나도 생성되지 않으면
support 또는 confidence 기준을 합리적으로 낮추고 다시 실행하여라.

규칙이 지나치게 많으면
support·confidence·max_len 기준을 높여 다시 실행하여라.

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34. 결과 검증
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최종 결과 전에 다음을 확인하여라.

- transaction ID가 올바르게 생성되었는가?
- 동일 거래에서 같은 item이 한 번만 포함되었는가?
- 제외품목이 실제로 제거되었는가?
- 거래 수가 0보다 큰가?
- 품목 수가 2개 이상인가?
- 이진행렬 값이 0과 1인가?
- support가 0과 1 사이인가?
- confidence가 0과 1 사이인가?
- lift가 0 이상인가?
- antecedent와 consequent가 겹치지 않는가?
- antecedent와 consequent가 비어 있지 않은가?
- 목표품목이 rhs에 올바르게 포함되었는가?
- 중복규칙이 제거되었는가?
- 저장파일이 실제로 생성되었는가?

문제가 있으면 수정하고 다시 실행하여라.

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35. 최종 답변 출력 순서
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최종 답변은 반드시 다음 순서로 작성하여라.

① 분석 목적  
② 데이터 구조  
③ 거래 단위 결정  
④ 품목 단위 결정  
⑤ 제외품목 처리  
⑥ 결측치·중복 처리  
⑦ 거래 재구성  
⑧ 거래 수·품목 수·거래길이  
⑨ 거래행렬 시각화  
⑩ 품목빈도 분석  
⑪ support·confidence·lift 설명  
⑫ Apriori 원리  
⑬ 임계값 후보 비교  
⑭ 빈번 품목집합  
⑮ 전체 연관규칙  
⑯ 목표품목 규칙  
⑰ 규칙길이 분석  
⑱ 중복규칙 제거  
⑲ 핵심규칙 선정  
⑳ Support–Confidence–Lift 시각화  
㉑ 규칙 네트워크  
㉒ 규칙 안정성  
㉓ 기간·매장별 비교  
㉔ 실무적 활용전략  
㉕ 분석의 한계  
㉖ 단계별 Python 코드  
㉗ 실제 Python 실행결과  
㉘ 전체 통합 Python 코드  
㉙ 생성된 결과파일  

모든 수치, 표, 그래프 및 해석은
제공된 실제 데이터를 Python으로 실행한 결과만을 사용하여라.

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[사용자 입력정보]
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[분석 목적 시작]

고객별 구매 코너 조합을 이용하여
코너 간 연관규칙을 분석하고
스포츠 코너 구매와 관련된 핵심 규칙을 도출한다.

[분석 목적 끝]

[거래 식별변수 시작]

기본:
custid

다른 거래 단위를 사용하려면:
예: custid + 날짜

[거래 식별변수 끝]

[품목변수 시작]

corner

[품목변수 끝]

[제외품목 시작]

일반식품, 화장품

없으면:
제외품목 없음

[제외품목 끝]

[최소 support 시작]

기본:
0.20

자동 비교:
0.01, 0.02, 0.05, 0.10, 0.15, 0.20

[최소 support 끝]

[최소 confidence 시작]

기본:
0.80

자동 비교:
0.50, 0.60, 0.70, 0.80, 0.90

[최소 confidence 끝]

[목표품목 시작]

스포츠

[목표품목 끝]

[최소 lift 시작]

1.4

[최소 lift 끝]

[최대 lhs 길이 시작]

3

[최대 lhs 길이 끝]

[CSV·TSV·TAB 데이터 시작]

파일을 첨부한 경우 비워두세요.
데이터 내용을 사용할 경우 변수명을 포함해 붙여넣으세요.

[CSV·TSV·TAB 데이터 끝]