
Nell'ambito della scienza dei dati l'analisi dei dati è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati con il fine di evidenziare informazioni che suggeriscano conclusioni e supportino le decisioni strategiche aziendali. L'analisi di dati ha molti approcci e sfaccettature, il che comprende tecniche diversissime tra loro che si riconoscono con una serie di definizioni varie nel commercio, le scienze naturali e sociali.
Il data mining è una tecnica particolare di analisi dei dati che si focalizza nella modellazione e scoperta di conoscenza per scopi predittivi piuttosto che descrittivi. Il business intelligence identifica l'analisi di dati che si basa fondamentalmente sull'aggregazione, focalizzandosi sulle informazioni aziendali. Nell'ambito dei big data si parla di big data analytics. Nelle applicazioni statistiche, gli studiosi dividono l'analisi dei dati in statistica descrittiva, analisi dei dati esplorativa (ADE) e analisi dei dati di conferma (ADC). L'ADE si concentra sullo scoprire nuove caratteristiche presenti nei dati, mentre l'ADC nel confermare o falsificare le ipotesi esistenti. L'analisi predittiva si concentra sull'applicazione di modelli statistici o strutturali per classificazione o il forecasting predittivo, mentre l'analisi testuale applica tecniche statistiche, linguistiche e strutturali per estrarre e classificare informazioni da fonti testuali, una categoria di dati non-strutturati.
L'integrazione di dati è un precursore dell'analisi dei dati, la quale è collegata alla visualizzazione di dati.


Nel data mining, le regole di associazione sono uno dei metodi per estrarre relazioni nascoste tra i dati.
Agrawal et al. introdussero le regole di associazione per la scoperta di regolarità all'interno delle transazioni registrate nelle vendite dei supermercati. Per esempio, la regola formula_1 individuata nell'analisi degli scontrini di un supermercato indica che il se il cliente compra insieme cipolle e patate è probabile che acquisti anche della carne per hamburger. Tale informazione può essere utilizzata come base per le decisioni riguardanti le attività di marketing, come ad esempio le offerte promozionali o il posizionamento dei prodotti negli scaffali.
Le regole di associazione sono anche usate in molte altre aree, quali il Web mining, la scoperta di anomalie e la bioinformatica.
Il concetto di regola di associazione divenne popolare a causa di un articolo del 1993 di Agrawal et al.. Secondo Google Scholar esso possiede più di 9500 citazioni (Settembre 2010) ed è uno degli articoli più citati nel campo del data mining. Tuttavia è possibile che quella che viene chiamata come "regola di associazione" sia simile a un approccio di data mining presentato nel 1966 e sviluppato da Hájek et al..
Seguendo la definizione originale di Agrawal et al. il problema della scoperta di regole di associazione è rappresentato come segue.
Consideriamo l'insieme di formula_2 attributi binari ("oggetti" o "item") formula_3 e l'insieme di transazioni ("database")formula_4. Ciascuna transazione appartenente a formula_5 possiede un codice identificativo (ID) e contiene un sottoinsieme degli oggetti contenuti in formula_6. Una "regola" è definita come un'implicazione nella forma formula_7 dove formula_8
e formula_9. L'insieme di oggetti (o "itemsets") formula_10 e formula_11 vengono chiamati rispettivamente "antecendente" e "conseguente" della regola.
Per illustrare questo concetto, è possibile usare un esempio giocattolo riguardante un supermercato.
L'insieme di oggetti è formula_12 e il database contenente gli oggetti è rappresentato nella tabella a destra, dove 1 indica la presenza di un oggetto in una transazione e 0 l'assenza. Un esempio di regola di associazione potrebbe essere: formula_13. Essa indica che se il cliente acquista pane e burro, comprerà anche il latte.
Attenzione: questo esempio è estremamente piccolo. In un'applicazione reale una regola necessita di un supporto di diverse centinaia di transazioni perché sia considerata statisticamente significativa e il database deve contenere migliaia (o milioni) di transazioni.
