一、线性相关描述问题：两变量间是否存在相关或关联？身高与体重尿铅排出量与血铅含量凝血时间与凝血酶浓度血压与年龄1、线性相关例 在某地一项膳食调查中，随机抽取了14名40~60岁的健康妇女，测得每人的基础代谢（kJ /d）与体重（kg）数据，见表。据此数据如何判断这两变量间有无关联？ 变量X和Y相关系数的详细公式如下：例 计算上个例子中基础代谢Y与体重X之间的样本相关系数。说明
第1节：Excel有公式的单元格标记颜色，很简单！第2节：Excel删除空行，全在这里！第3节：Excel快速填充合计公式！第4节：Excel图表制作技巧之-借位法！第5节：Excel批量生成指定表名的技巧！第6节：Excel多区域条件合计的方法！第7节：Excel合同金额为零自动报警！第8节：Excel查询多列数据并求和的方法！第9节：Excel不显示0的几种方法！第10节：Excel多表打印小
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2024-09-27 09:10:17
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大纲一、研究目的二、分析思路1、加载数据2、理解数据3、数据清洗4、相关性分析5、数据可视化一、研究目的分析不同因素对租车人数的影响情况，根据分析的结果，给运营提供数据支撑。二、分析思路1、加载数据①加载数据处理所需要的库#加载数据处理所需要的库import numpy as npimport pandas as pdimport os②获取数据、导入数据知识点详解：如何利用python查看CSV
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2023-09-14 16:15:47
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关联分析关联分析：关联分析是在大规模数据集中有目的的寻找关系的任务。关联分析要寻找的关系：频繁项集、关联规则。支持度：数据集中包含该项集的记录所占的比例。例如商品购买记录集合中，购买铅笔的订单占总订单数10%，则{铅笔}项集的支持度为10%。即$$P({铅笔}）=0.1$$置信度或可信度：定义为条件概率。例如对于{尿布}-->{葡萄酒}的关联规则，这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡
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2023-09-07 11:16:06
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一、几个概念关联分析：参考啤酒与尿不湿的故事，啤酒和尿不湿本身没有关系，但通过调查买啤酒的人有大概率会买尿不湿，所以啤酒+尿不湿就成了一个销售组合。得出这个销售组合的过程就是关联分析。事务：每条购买信息就是一个事务。项集：一条事务中物品的随机组合产生的集合。一个集合里有几个项，就叫几项集。比如在下面这份数据中，有四个事务，{捏脚}是一项集，{捏脚，SPA}是二项集。支持度：support=一个项集
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2023-07-07 10:23:18
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FP-Growth是最常见的关联分析算法之一，其基本步骤是： （1）对事务数据采用一棵FP树进行压缩存储 （2）FP树被构造出来，再使用一种递归的分而治之的方法来挖掘频繁项集fp_growth.pyimport csv
from collections import defaultdict, namedtuple
from optparse import OptionParser
from fp
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2023-09-18 20:36:27
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之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接想Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者
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2023-08-08 11:04:10
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reading Foundations for Analysis with Python Day 13《Python数据分析基础》封面之前我们已经完成了《Python数据分析基础》这本书的学习，之后会通过两篇笔记学习关联分析。这篇笔记是关于关联分析和对应的一个经典数据挖掘算法的。关联分析（Association Analysis）主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，它起源于商品销售领域，
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2023-11-15 18:45:34
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小伙伴们，继续一起学习机器学习算法啦，今天学习关联分析、Apriori算法啦！大家肯定很熟悉一个故事-沃尔玛超市数据总结出的啤酒与尿布的相关性（知乎上也有牛人们在讨论这个故事的真假）
图1
来自《机器学习实战》这本书里提到的一个例子，展示了如下的一个购物清单：
图2
在上述购物交易单中发现，{尿布，葡萄酒}出现的次数较多，辣么，他
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2023-08-09 17:27:30
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# 如何用 Python 读取并处理关联的两列数据
在数据处理中，常常需要读取和分析关联的数据列。本文将指导你如何用 Python 读取一个包含两列的文件（如 CSV 文件）并提取出这两列的关联数据。我们将分步进行，确保你理解每一个过程。
## 整体流程
我们可以将整个过程分成几个关键步骤。以下是处理流程的一个简化表格：
| 步骤 | 描述 |
之前提到可以使用excel的内置函数vlookup实现数据表之间的关联合并，但这毕竟需要人力介入太多，数据量大的话整理起来还是很费力的，所以就开始研究如何自动化进行数据关联合并。
解决思路Step1因为pyspider默认是把爬取到的数据结果存入sqlite里的，而存入的信息是一股脑全放在一个字段里的，这样直接取库信息就还要格式化数据，而pyspider是可以直接通过webgui下载数据的，
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2024-03-05 17:03:24
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上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码。一. 基础知识上次我们介绍了几个关联分析的概念，支持度，置信度，提升度。这次我们重点回顾一下置信度和提升度：置信度（Confidence）：置信
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2023-12-05 03:51:53
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本文2290字，预计阅读需10分钟；关联分析（Association Analysis）主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，它起源于商品销售领域，“啤酒与尿布”的故事体现的就是数据分析/挖掘领域非常经典的推荐方式，而现在各类互联网公司的推荐系统都有关联分析的影子。目录•基本概念•几种关联分析算法•Apriori的实现与应用基本概念关联规则一般表示为：“面包=>牛奶”，其中面包是规则
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2023-10-31 23:24:24
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介绍Python是一种高级、通用、直译式编程语言。在数据科学和机器学习领域，它已成为首选语言之一。它有很多强大的库和框架，可以帮助数据分析师、科学家和工程师处理大量数据。Python关联分析算法就是其中之一。Python关联分析算法可以帮助我们在数据集中找到有趣的关联或规律。广泛应用于市场和商业领域，例如零售业中的购物篮分析以及互联网推荐系统中的协同过滤。Python的关联分析算法是一种非常强大的
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2023-09-21 00:02:17
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Apriori是最常见的关联分析算法之一，其基本步骤是： （1）令 k=1，生成所有长度为1的频繁集 重复下列步骤，直到不能确定新的频繁集 （2）根据长度为k的频繁集生成长度为k+1的频繁集 （3）修剪掉存在k长度的子集不是频繁集的候选集 （4）扫描所有事务计算每个候选集的支持度 （5）排除不频繁的候选集，仅保留频繁的import argparse
from itertools import ch
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2023-10-07 17:28:25
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Python 数据框两列做差
## 概述
在数据分析和处理中，经常需要对数据框（DataFrame）中的列进行运算和计算，其中一种常见的操作是对两列进行做差。Python 提供了多种方法来实现这个操作，本文将介绍在 Python 中如何对数据框中的两列进行差值计算，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要导入所需的库。Python 中有多种用于数据分析的库，其中比较常用
原创
2024-01-25 08:23:26
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假设我们经营一家商品种类并不多的杂货店，我们对那些经常在一起被购买的商品组合感兴趣。设我们只有5种商品：商品1，商品2，商品3，商品4和商品5 。（1）通过Apriori算法实现从交易记录中找到商品的频繁项集。（2）通过（1）中计算的频繁项集，挖掘关联规则设交易清单为[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]，这里的数字代表商品；设最小支持度为0.5；最小
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2024-02-23 10:31:53
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关联分析选择函数包关联分析属于数据挖掘的一大类。我发现的python语言实现的包有两个：
pymining：根据Apriori算法进行关联规则挖掘
Orange3的关联规则库：根据FP-growth算法进行关联规则挖掘经过分析，我决定使用Oranges进行关联规则的实现，原因如下：
FP-growth算法比Apriori算法时间复杂度低
Orange3是一整套数据挖掘工具包，学习后可以熟悉相关操作
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2023-08-14 22:22:36
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关联分析关联关系是一种非常有用的数据挖掘算法，它可以分析出数据内在的关联关系。其中比较著名的是啤酒和尿不湿的案例交易号清单0豆奶，莴苣1莴苣，尿布，啤酒，甜菜2豆奶，尿布，啤酒，橙汁3莴苣，豆奶，尿布，啤酒4莴苣，豆奶，尿布，橙汁当超市在分析顾客的购物清单时发现一个比较奇怪的问题，为什么大部顾客在购买啤酒的时候还会买啤酒呢？后来经过超市的调查发现，顾客的妻子提醒丈夫买尿不湿时丈父会把自己的啤酒也一
本文不涉及关联分析算法的计算原理，只注重代码实现。最近公司分了个任务，要求写一篇面向python初学者的关联分析演习材料。遇到这种情况，我的解决办法当然是优先使用已有模块，然后写一篇模块使用方法指南，最后10行以内的代码搞定啦。出于习惯，我先用中文搜了一下，发现大部分人都是直接自己上手编写，很简单，毕竟也就4个步骤：导入数据，并将数据预处理计算频繁项集根据各个频繁项集，分别计算支持度和置信度根据提
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2023-08-07 11:33:47
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