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    数据挖掘典型应用:关联分析

    关联分析是一个很有用的数据挖掘模型,能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合,同时也能指导货架摆放是否合理,还能够找到更多的潜在客户,的确真正的把数据挖掘落到实处。 那什么是关联分析呢?...在超市经常我们看到商品组合打包在一起优惠销售,例如:飘柔洗发水+玉兰油沐浴露、方便面+火腿肠,面包+牛奶,在这些产品组合的背后必然有相应的数据进行支撑,才敢推出相应的优惠组合套装,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析...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。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。...做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 关联分析应主要事项 1. 注意购买产品赠送礼品的人为因素影响规则。...关联分析是一个很有用的数据挖掘模型,能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合,同时也能指导货架摆放是否合理,还能够找到更多的潜在客户,的确真正的把数据挖掘落到实处。

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    关联分析

    相关概念 1.关联分析 全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高,于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。...这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis,所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示: ?...典型的购物篮数据及其二元表示如下: ? 购物篮数据 4.项集和支持度计数 令 ? 是购物篮数据中所有项的集合,而 ? 是所有事务的集合。在关联分析中,包含 ?...5.关联规则:支持度与置信度 关联规则association rule指的是形如 ? 的蕴涵表达式,其中 ? 。...衡量关联规则强度可以用它的支持度support和置信度confidence来表示: 支持度:确定规则可以用于给定数据集的频繁程度 置信度:确定 ? 在 ? 中出现的频繁程度 ?

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    Python数据分析基础之关联分析Apriori

    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”,其中面包是规则的前项,牛奶为后项,关联规则是有方向性的,例如“面包=>牛奶”和“牛奶=>面包...几种关联分析算法 •Apriori:基于频繁项集原理,其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度然后通过剪枝生成频繁项集;•FP-growth:针对Apriori的固有多次扫描事务数据集的缺陷,提出的不产生候选频繁项集的方法...•灰色关联算法:分析和确定各元素之间的影响程度或若干个子序列对母序列的贡献度而进行的一种分析方法。

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    RDA-PLS:多数据关联分析

    在现代微生物组学分析中,高通量的测试方法使得研究者可以一次性获取大量的数据信息,这时候所获得的数据里可能存在大量“冗余”;此外,在实际操作中,研究人员为避免遗漏重要的系统特征,往往倾向于较周到的选取测试指标...因此,在大数据量的多个数据集之间进行分析时,常常难以有效的进行数据挖掘。...然而约束排序只能使用一个解释变量数据集对一个响应变量数据集进行分析,当有多个数据集时,就需要多种方法结合进行分析。...当研究认定多个数据集有依次的解释关系时,可以使用连续的解释变量-响应变量模式进行分析,这里介绍一种约束排序-PLS回归模型分析方法。...首先我们需要提取通过RDA分析筛选的100个物种及其丰度,然后与小鼠生理数据构建PLS回归预测模型,具体如下: #PLS回归分析 #提取100个物种丰度 sph=t(sph) specih=as.matrix

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    Python数据分析基础之关联分析FP_growth

    本文1995字,预计阅读需9分钟; 上篇文章我们了解了关联分析的基本概念和应用场景,以及挖掘数据集中关联规则的Apriori算法,通过具体代码实现了一个Apriori算法,在上一篇文章的最后提到Apriori...算法的效率并不高,因此本文就深入一个优化了的关联规则算法FP-growth。...FP-growth算法的任务是将数据集存储在一个特定的称为FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对,虽然它能够高效地发现频繁项集,但是不能用来发现关联规则,也就是只优化了Apriori算法两个功能中的前一个功能...FP_Tree_chpten FP-growth算法只需要对数据集进行两次扫描,所以即使数据集很大时也不会花费太多的时间在扫描数据上,它发现频繁项集的基本过程如下:1)构建FP树 2)从FP树中挖掘频繁项集...s 2 t 2 r 1 t 1 x 1 s 1 r 1 关联分析还有其他的算法

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    数据案例:啤酒尿布的关联算法怎么来的?

    这可不是一个笑话,而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实大数据案例。...数据关联数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。...有时并不知道数据库中数据关联函数,或者即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有置信度。 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。...它在数据挖掘中是一个重要的课题,最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。...1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章

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    案例】大数据攻略案例分析及结论

    ,以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点,并提供领先企业的典型案例以资借鉴。...二、大数据直接作为产品 对一些企业,大数据直接成为了产品,这些产品包括海量数据分析、存储与挖掘的服务等,目前大数据产业链正在形成过程中,出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构...c 许多传统企业没有分析海量数据的能力,此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作,目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司,它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量...有的企业从组织设计上发力,将大数据纳入业务分析部门的管理之下,用业务统驭数据。对于朝阳大悦城,由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作,其中的大数据分析人员则作为支持人员。...例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效(比如带来的商品转化率的提升)来考核数据挖掘师,考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。

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    案例】电商数据挖掘:牛奶搭配销售关联算法

    数据挖掘过程中,由于数据存在分散性和偶然性,因而在底层的数据关联上很难准确挖掘出强关联规则,进而也很难为我们决策提供参考。...概念层次的数据挖掘 在研究挖掘关联规则的过程中,许多学者发现在实际应用中,对于很多应用来说,由于数据分布的分散性,数据比较少,所以很难在数据最细节的层次上发现一些强关联规则。...这样我们就可以在较高的概念层次上发现关联规则。 支持度的设置策略 根据规则中涉及的层次和多层关联的规则,我们可以把关联规则分为同层关联规则和层间关联规则。...换句话说就是在单维或者叫维内的关联规则,这些规则很多都是在交易数据库中挖掘的。 但是对于实际应用来说,多维的关联规则可能是更加有价值的。...同时,在挖掘维间关联规则和混合维关联规则的时候,还要考虑不同的字段种类,是分类型数据还是数值型数据等等。

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    数据挖掘相关联系著名案例——啤酒与尿布

    数据分析行业,将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”,可见购物篮 商品相关性算法吸引人的地方,这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。   ...为了说明问题,我们下面还是以几个具体的案例说明上述问题   超市中熟食、面包、肉类三种商品之间的关系——三项指标表示的商品相关性   图1-3是我们对某超市熟食、面包、肉类商品的关联分析图,相信前一次邓斌同学的演示大家还记忆犹新...临时因素造成的强关联关系——当商品之间的R值在0.25~0.75之间   这类R值在购物篮数据分析行业称为“强关联”,很多“强关联”是临时因素“干扰”造成的,有些“干扰因素”没有意义(如下面提到的伪关联...在弱 关联中找出商品之间存在的关联关系,对于很多数据分析人员来说是个极大的挑战,因此购物篮分析的主要任务是在弱关联的关系中找出商品之间的相关性。   4....尾声 其实除了“啤酒与尿布”之外,商品之间还会存在很多奇特的关联现象,只是这个故事给我们打开了通往发现真相的大门。我相信,人们对这个经典的案例的挖掘还会继续下去,借句老话说:经典早就了永恒。

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    数据挖掘典型应用:如何做好关联分析

    但无论怎么样的决策,优惠组合套装都离不开数据支撑,而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。...说起关联分析,也许是太过于专业了,但连那些都不知道啥数据挖掘的最土鳖的那些土人都听说过啤酒与尿布的典型案例,啤酒与尿布就是关联分析的典型,让无数的人都对该规则津津乐道,但这个都已经成为过去了,现在数据增长及产品增长飞速...结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验,分享一点我对关联分析的所谓经验,帮助他人或帮助自己不断提高。 第一、关联分析具体能用来做什么呢?...做好关联分析数据运营,请从产品梳理工作开始。 2. 建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。...个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块,其实其对数据格式要求很严格,但不符合常规的数据库录入的基础源数据,操作也不算很简单。

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    LinkedOmics | TCGA多组学关联分析数据

    之前我们介绍了很多TCGA方面的数据库。其中GEPIA只能用来分析表达数据库各个方面的。cBioPortal可以进行多组学分析,但是一般都是分析自身基因和自身突变等等的关系。...所以今天就来给大家介绍一个多组学关联分析数据库: LinkedOmics (http://www.linkedomics.org/login.php) 01内置数据集介绍 在使用一个工具之前,首先还是要了解这个数据库里面包括哪些东西的...关于LinkedOmics而言,主要包括的还是TCGA的内置数据。由于是要做多组学的关联分析的,一定要对于TCGA数据包括哪些数据要有一定的认识。这样才能方便我们来进行交叉分析的。...这个就没有的,如果想要分析个性化的东西,就需要下载数据库来分析了,在线分析的话,可以使用之前反复提到的UCSC XENA。 02基本操作 在进行基本操作之前,我们需要在这个数据库里面注册一个账号。...关于数据库的使用一共也就分这么几步,1) 癌种选择;2) 数据类型选择; 3) 需要分析的目标; 4) 想要交叉分析的另外一个数据类型; 5) 统计分析

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    案例 | 客服中心优化案例数据分析

    我们在之前的案例里进行了很多假设。其中一些包括: 所有的电话同时打进来。然而在真实案例中这绝不可能发生。 一个呼叫者处理一位顾客所需要的时间可以被准确预测。...我们排除第一个假设使案例变得更加真实一些。 商业案例(中级) 假设你为一个中型的电子商务企业设立一个客服中心。为了满足要求,你需要知道客服人员的总人数。...假设每个呼叫者效率相同,并以和数据中一致的时间接听电话。5. 同时,你要假设呼叫人员没有休息时间,每个呼叫人员24小时在线。注意该数据仅为一天的数据(1440分钟)。...开始找解决方案 探索数据 同往常一样,我想说,在最开始探索和分析数据的分布很重要,呼叫时长分布数据如下: ? 经观察可发现,很多电话时长在3至7分钟,5分钟居多。我们来观察下一个变量。...在以后的案例分析中,我们将会放宽这些假设条件,使模拟情况更加接近现实。

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    面向对象数据分析案例

    现在需要对这两份数据进行分析和处理,要求是使用面向对象的编程思想来读取和处理数据,计算每日的销售额,并利用Pyecharts库以柱状图的形式展示结果。...文件部分数据如下:【需求分析】①数据定义类"""数据定义类Record类用于封装销售数据中每一条记录"""class Record: # 该构造方法接受日期、订单编号、销售额和省份,并将它们存储为类的实例变量...返回一个格式化的字符串 def __str__(self): return f"{self.date},{self.order_id},{self.money},{self.province}"【分析...在整个分析和可视化过程中,Record 类将被用于读取和存储来自两个数据文件的销售记录,之后便可通过遍历这些对象来计算每日的销售额,并利用 Pyecharts 库生成柱状图展示结果。...在本案例中,将文本文件中的每一行数据转换为 Python 对象的操作也可称为 “数据反序列化。数据序列化:将数据结构或对象状态转换为可存储或传输的格式的过程。

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    使用Apriori进行关联分析(如何挖掘关联规则)

    书接上文(使用Apriori进行关联分析(一)),介绍如何挖掘关联规则。 发现关联规则   我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。   所谓关联规则,指通过某个元素集推导出另一个元素集。...由此可以对关联规则做剪枝处理。   还是以上篇的超市交易数据为例,我们发现了如下的频繁项集: ?   ...对于寻找关联规则来说,频繁1项集L1没有用处,因为L1中的每个集合仅有一个数据项,至少有两个数据项才能生成A→B这样的关联规则。   当最小置信度取0.5时,L2最终能够挖掘出9条关联规则: ?   ...假设有一个频繁4项集(这是杜撰的,文中的数据不能生成L4),其挖掘过程如下: ?   ...发掘关联规则的代码如下: #生成关联规则 #L: 频繁项集列表 #supportData: 包含频繁项集支持数据的字典 #minConf 最小置信度 def generateRules(L, supportData

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