文章目录一、理论知识1.1、定义1.2、关联规则1.3、频繁项集的产生二、python实战 一、理论知识许多商业企业在运营中积累了大量的数据。例如：普通超市的收银台每天都会收集到大量的用户购物数据。下表给出一个这样的例子，通常称为购物篮事务。每一行代表一个事务，包含唯一标识id和顾客购买的商品的集合。零售商对分析这些数据会感兴趣，因为这样可以了解到用户的购物行为，可以使用这种有价值的信息来支持各
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2023-09-21 09:42:42
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挫折感很大、觉得很难熬的时候，可以闭上眼睛，想像自己已经是十年之后的自己，置身一段距离之外，转头去看正在遭遇的那些事。 练习这样做，心情可能会平静些，知道眼前这一切，都会过去。——蔡康永 别太嚣张，对自己没好处。——李秘书 你今天泼给我的冷水，我定要烧开了给你泼回去。——宋晓峰 小人别得地，得地就起屁。 ——刘能目录 目录关联规则概述关联算法的介绍2-1 Apriori算法2-2 FP-
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2024-01-17 09:17:49
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作者：林骥曾经有一段时间，「数据挖掘」这个概念很火，其中「啤酒与尿布」的故事广为流传。据说，沃尔玛为了准确了解客户的购买习惯，对其客户的购物行为进行购物篮分析，想知道客户经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛的数据仓库里，有非常详细的原始订单数据，数据分析师利用算法，对这些原始订单数据进行分析和挖掘，发现「跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒」。经过大量的调查和分析，发现客户的一种行为模式
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2024-01-05 21:38:44
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文章目录（一）关联规则挖掘（二）Apriori关联规则挖掘算法的基本思想（三）问题描述（四）Matlab实现Apriori挖掘算法，提取关联规则（五）运行结果 （一）关联规则挖掘关联规则挖掘（Association rule mining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现不同事物之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。例如一个超市的经理想要更多的了解顾客的购
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2024-07-01 11:56:30
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目录1 关联规则挖掘概念2 关联规则基本模型2.1 基本概念2.2 关联规则的挖掘步骤3 Apriori算法3.1 介绍 3.2 实现步骤3.3 伪代码1 关联规则挖掘概念一、定义关联规则反映一个事物与其它事物之间的依赖和相互关联性。经典例子为购物篮分析，通过分析购物篮数据来分析顾客经常同时购买哪些商品（购买习惯）。这是BI(Business Intelligence)的一项应用。二、目
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2023-11-17 23:52:07
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关联分析：FP-Growth算法
关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。比如，67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买
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2024-01-16 15:17:54
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第五章 关联分析1、关联分析的定义关联分析(Association Analysis)用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。联系的表示方式一般为关联规则或频繁项集，例：{尿布}→{啤酒}。2、关联分析的应用挖掘商场销售数据，发现商品间的联系，帮助商场进行促销及货架的摆放；挖掘医疗诊断数据，可以发现某些症状与某种病之间的关联，为医生进行疾病诊断和治疗提供线索；网页挖掘——揭示不同浏览网页之间
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2023-10-18 16:59:23
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3.2 关联规则分析关联规则分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。比较常用的算法是Apriori算法和FPgrowth算法。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联规则分析的目的是找出数据库中隐藏的关联，并以规则的形式表达出来，这就是关联规则，其
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2024-01-17 00:08:16
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关联式规则 关联式规则(Association Rules, AR)，又称关联规则，是数据挖掘的一个重要课题，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则解决的常见问题如：“如果一个消费者购买了产品A，那么他有多大机会购买产品B?”以及“如果他购买了产品C和D，那么他还将购买什么产品？”正如大多数数据挖掘技术一样，关联规则的任务在于减少潜在的大量杂乱无章的数据，
简介关联规则作为机器学习算法中的一个分类，其目的是在数据集中找出两个变量之间的关联关系，且这种相关关系在数据集中不能直观展现出来。关联规则的分类1、按处理的变量布尔型：买啤酒=>买尿布数值型：月收入5000元=>每月交通费8002、按资料的抽象层次单层关联规则：IBM台式机=>Sony打印机，一个细节数据上的单层关联规则；多层关联规则：台式机=>sony打印机,，较高和细节
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2024-01-16 15:33:54
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数据挖掘（一）使用 Apriori 算法进行关联分析1.关联分析关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式:频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。2.相关术语关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分
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2023-10-18 21:52:34
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对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿，很值 得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析(如销售量、销售额、热销SKU等)，但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的 价值，仅仅从经营分析的角度来满足了常规分析工作。 本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升
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2024-01-31 17:43:35
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数据挖掘关联分析-—基本概念 许多商业企业运营中的大量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题：从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高的代价。所发现的某些模式可能是假的，因为它们可能是偶然发生的。二元表示：没行过对应一个
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2024-08-01 16:43:16
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什么是关联规则从那个 尿布和啤酒的故事 中不难看出，虽然是两个完全不相关的事物之间也可能存在一定的关系——这也就是所谓的关联规则；关联规则：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。 根据上述规则，下面给出个例子： 关联规则的强度可以用它的支持度和置信度度量。可以看到，面包和黄油一起的关系在所有组合中支持度最高；支
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2023-11-17 20:19:51
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目录一、关联挖掘基本概念——从购物篮分析说起二、关联规则经典算法[^1]2.1 相关术语2.2 Apriori算法2.3 FP-Growth算法FP-Tree的构造从FP-Tree中提取频繁项集2.4 应用：自动推荐三、关联分类算法3.1 CBA算法3.2 应用：文本分类[^2] 一、关联挖掘基本概念——从购物篮分析说起摘自文章：购物篮分析模型实例——数据分析必备模型关联挖掘起源于“购物篮分析”
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2024-01-09 11:22:12
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关联式规则 关联式规则(Association Rules, AR)，又称关联规则，是数据挖掘的一个重要课题，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则解决的常见问题如：“如果一个消费者购买了产品A，那么他有多大机会购买产品B?”以及“如果他购买了产品C和D，那么他还将购买什么产品？”正如大多数数据挖掘技术一样，关联规则的任务在于减少潜在的大量杂乱无章的数据，使之成为少量的易于观
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2024-05-28 14:35:24
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3、关联分析 3.1、基本概念
（1）通常认为项在事物中出现比不出现更重要，因此项是非对称二元变量。（2）关联规则是形如X->Y的蕴涵表达式，其中X和Y是不相交的项集，即X交Y=空。（3）由关联规则作出的推论并不必然蕴涵因果关系。它只表示规则前件和后件中的项明显地同时出现。（4）通常，频繁项集的产生所需的计算开销远大于规则产生所需的计
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2023-11-26 14:00:16
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关联规则挖掘是大数据分析与挖掘的基础，通过在大量数据中挖掘数据项之间的强关联关系，可以得到很多有趣而且有价值的信息。01、基本概念1、关联规则的挖掘是在大量数据的基础上，通过分析哪些数据项频繁地一起出现，可以得到很多频繁一起出现的数据项集合。2、根据频繁项集的元素个数X，将频繁项集称为频繁k-项集。3、项集X的支持度计数4、设计集合中事务的总数为N，则项集的支持度定义为5、最小支持度（minsup
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2024-01-11 14:26:40
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Apriori算法目录一、前言二、关联分析三、Apriori原理四、利用Apriori算法来发现频繁集1、Apriori算法及实例描述2、生成候选项集2、组织完整的Apriori算法五、从频繁项集中挖掘关联规则六、示例1：发现国会投票中的模式七、示例2：发现毒蘑菇的相似特征八、总结参考文献 一、前言 Apriori算法是一种用于关联规则挖掘（Association rule mining）的代
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2023-12-26 17:07:43
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# 商业数据挖掘 Python 课程设计
在当今数据驱动的商业环境中，数据挖掘技术越来越受到企业的重视。通过对海量数据的分析与挖掘，企业能够获得有价值的信息，从而制定更有效的战略。本文将介绍一个基于Python的商业数据挖掘课程设计，并对其关键概念与代码示例进行详细探讨。
## 课程设计概述
该课程设计的主要目标是通过数据挖掘技术帮助企业识别潜在客户，提升市场销售额。课程主要分为几个阶段，包
