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前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分
原文： http://pgoy.wordpress.com/2007/09/08/rpc%e5%92%8crest%e7%9a%84%e5%8c%ba%e5%88%ab%ef%bc%88%e5%8e%9f%e5%88%9b%ef%bc%89/
💬个人网站：【芒果个人日志】 💬原文地址：数据库——最小支持度&最小置信度 - 芒果个人日志 (wyz-math.cn) 💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要：本篇文章主要讲述了数据库中最小支持度
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智能推荐和泛的营销完全不同，后者是将产品卖给客户作为最终目标；而智能推荐是以“客户需求”为导向的，是给客户带来价值的。常见的如淘宝的 “你可能还喜欢”，亚马逊的 “购买此商品的用户也购买了” 便是实例。本文就将详细介绍如何用Python实现智能推荐算法，主要将分为两个部分：
大家好，在我们闲暇使用天猫或京东购物时，平台常常会进行购物篮推荐。而购物栏推荐也是序列化推荐的一个应用场景，今天我们介绍SIGIR2021的一篇关于推荐系统的文章，将对比学习与序列化推荐相结合，并且在四个真实数据集上取得了SOTA的效果，不禁感叹，对比学习真的厉害！
我们现在有这样一份数据，记录了近173万用户的爱好情况（数据为随机生成）。数据中每行为一个用户，每列为一个爱好属性，“y”代表有此爱好，“n”代表无此爱好，我们希望通过关联分析找出用户会倾向于同时具有哪些爱好。数据保存为csv格式，并导入R中。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 目录 基于历史的MBR分析 购物篮分析 决策树 遗传算法 聚类分析 连接分析 OLAP分析 神经网络 判别分析 逻辑回归分析 1.基于历史的MBR分析 基于历史（Memory-Based Reasoning）的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。 MBR中有两个主要的要素
提到数据挖掘，我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过，这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别，对于离散数据的相关性分析；
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，本文将介绍数据挖掘中十种实用分析方法。
之前的两篇实用性文章《网购评论是真是假？文本挖掘告诉你》和《大数据助力东北小吃铺满血复活》发表之后，许多读者表示对其中的“购物篮分析”很感兴趣，希望我们能多做介绍。好吧，既然大家都这么有兴致，我就打开了亚马逊的页面，想找几本书推荐一下……
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：
1.基于历史的MBR分析 基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。 MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。 MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点
你有非常好的想法，一个非常吸引人的网站，以及一个强大的市场营销团队来负责数字营销，但是你的转化率却非常低。我们常常优先考虑美感以及新特性，而忽略了网站的效率，虽然看上去会让人印象深刻，但是如果访客无法看到或者被糟糕的网站功能所困扰的话，这一切都没有用处。
USERELATIONSHIP函数是一个高阶函数，隶属“筛选”类函数，其本身并不能返回任何表或值，仅在计算时启动指定的关系。
随着 ChatGPT 的横空出世与 GPT-4 的重磅登场，生成式 AI（Generative AI）引起了前所未有的关注，基于 GPT（Generative Pre-Trained Transformer）的模型在各类 NLP 和 CV 任务上取得了惊人的效果。生成式 AI 模型可以根据训练过的数据创建新的内容、模式或解决方案，一些典型应用包括 ChatGPT、Stable Diffusion 和 DALL·E 等（封面图片来自 DALL·E）。然而，在推荐系统（RS）领域研究中，受限于推荐系统 User/Item ID 的范式，以及大多情况下为非通用、非常识知识，因而直接将基于 GPT 的模型作为推荐模型具有一定的局限性。例如，在电影、图书和音乐等领域推荐场景直接将 ChatGPT 作为推荐模型可以取得较好的效果，然而，在其他一些领域推荐场景直接利用 ChatGPT 效果有限。随着各类生成式模型层出不穷，部分研究人员开始考虑如何在 RS 中有效引入生成式 AI。本文主要关注 RS 和生成式 AI 可能存在的结合点，调研了 RecSys'23 等会议录用的若干相关工作，以及最新已公开的若干方法。
购物篮分析属于一种关联规则，是数据挖掘中非常流行的一种技术，购物篮分析有着广泛的应用，例如用于网络交易记录分析，视频推荐系统，购物推荐系统等。R 中实现关联分析可以使用 arules 包，里面包含了 apriori 算法与 eclat 算法等。
年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？
参数化方法包括分类、回归等模型，优点是用少量的参数简化了建模问题,主要缺点是初始假设在许多实际问题中不成立,导致误差过大。
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 15 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
客户A企业是一家全球知名家具和家居零售商，销售主要包括座椅/沙发系列、办公用品、卧室系列、厨房系列、照明系列、纺织品、炊具系列、房屋储藏系列、儿童产品系列等约10,000个产品。为了维持顾客忠诚度、扩大销售，A企业希望通过顾客已有的购买记录，为顾客推荐更多的产品。请使用关联规则的方法，实现客户的需求。
我们之前讲了路径分析中的三种方法，今天我们来基于SQL和Python，实际操作一下，绘制图片，直观的找到用户的路径。
PPV课大数据 电商行业的人一定对啤酒与尿布的故事有所耳闻，20世纪90年代美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时候，发现了一个奇怪的现象：在一些情况下，啤酒和尿布看上去毫无关系的商品经常出现在同一购物
作者在《协同过滤推荐算法》、《矩阵分解推荐算法》这两篇文章中介绍了几种经典的协同过滤推荐算法。我们在本篇文章中会继续介绍三种思路非常简单朴素的协同过滤算法，这几个算法的原理简单，容易理解，也易于工程实现，非常适合我们快速搭建推荐算法原型，并快速上线到真实业务场景中，作为其他更复杂算法的baseline。
数据挖掘是基于统计学原理，利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。
在软件开发过程中，会遇见很多的问题场景，对于经常遇到的问题场景，一些大佬总结出一些针对特有场景的固有套路，按照这些套路，将帮助我们将问题简单化，条理清楚的解决问题，这也是设计模式的初衷；
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。11月27日，在京东举办的《京东技术解密》新书发布会上，笔者获得了不少11.11京东商城的趣闻大数据，京东网友的性福指数羞答答出炉，卖出80万块香皂、900万卷手纸，大北京的区县性福对比让我惊讶异常。 《京东技术解密》这本书讲述了京东技术团队从30人到4000人的发展历程，详细介绍了京东在海量订单处理、庞大却高效的供应链管理、大型技术团队管理等方面干
不久前，DT君请来了第一财经商业数据中心（CBNData）资深数据分析师徐劲亚（人称老司机），为大家送上了一场关于“大数据人群洞察”的线上分享。消费者这种上帝般的存在该如何解读？80后人群有怎样不同的消费特征？电商网红们商业价值排名又是如何？老司机的分享有干货有数据有算法，赶紧拿出小本子吧！
在文章《死磕Calculate之1：改变筛选上下文之忽略（”删“）》里，我说“把筛选上下文给去掉（删），用All函数”，如下所示：
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。
导语 | 数字化转型浪潮席卷了千行百业，有人从中看出了汹涌的挑战，也有人从中嗅出了美妙的商机。对于零售企业而言，当前数智经营进入了哪个阶段？未来的破局之道又在何方？我们邀请到了广东省 CIO 协会消费品与零售行业分会会长，腾讯云 TVP 行业大使 陈东锋老师，为大家带来关于零售行业数字化转型的专家解读，他将从消费品企业数智经营和零售企业数智经营两方面深入分析，带领我们牢牢把握行业升级发展脉络。 作者简介 陈东锋，广东省 CIO 协会副会长/消费品与零售行业分会会长、腾讯云 TVP 行业大使。曾任宝洁 P&
随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1、 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院-机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统计学和人工
用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。 本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能
随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院、机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统计学和人工智
编者按：随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1、 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院、机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统
键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 小象 随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。 1、 机器学习 汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院-机器学习系，根据他在《机器学习》
自开始吆喝知识变现并推出视频课程，已经过了一个季度的时间，总想做一次宣传，但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录，索性我把自己的商业机密公开，来个PowerBI学以致用，让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
NATURALINNERJOIN这个函数可以通过内部联接，返回两个表共有列的重合部分，也就是交集，但是不同之处在于会将两个表中的其他列也添加到新的表中。
e语言，也叫“易语言” 是一种中文的编程语言 官网详细的介绍在这里： 1。非运行语句。 非运行语句包括以下几种。 (1)注释型语句 易语言的注释型语句的格式是: ' 注释语句内容 注释语句不能被程序执行,只是用来解释上一行或前面代码的意思。编译时易语言不会把注释代码也编译到可执行文件中。 2。值型语句。(也可称属性型语句) 特征:有一个"="号将左右两边连起来 这是大家学习易语言时首先会接触的一类语句。例如: 标签1。标题 = "中文编程技术,易语言!" 这句代码的意思是:标签1的标题是:"中文编程技术,易语言!"——即将标签1的标题属性值定为"中文编程技术,易语言!"(所谓赋值)。我们所见的给变量赋值就是用此类语句。赋值语句常见有以下两类: (1)将某一对象的某种属性值赋给另一对象。例如: 标签1。标题 = 编辑框5。内容 意思即是"标签1"的标题跟编辑框5中的内容一样。比如我们在编辑框5中输入"易语言使英语盲也学会了编程",那么在相关事件(如单击按钮)的驱动下,标签1的标题也相应显示为"易语言使英语盲也学会了编程"。 (2)将某一类型的属性值赋予某个对象。例如: 标签1。
我们一般把一件事情发生，对另一件事情也会产生影响的关系叫做关联。而关联分析就是在大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系（形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”）。 我们的生活中有许多关联，一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。
之前，因为部分文章有些问题，白茶决定撤回、修改、更正、重新发出来，到这篇文章为止，基本上都已经修订完毕了。
IE5以上浏览器内置了XML解析工具：Microsoft.XMLDOM，开发人员可以编写javascript代码，利用这个解析工具装载xml文件，并对xml文件进行dtd验证。
用户行为能够真实的反映每个用户的偏好和习惯，其中的显示反馈数据会比较稀疏，隐式的反馈数据蕴含了大量的信息。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。（简单理解就是：提取相关数据，运用相应算法，得出实用结论）
糖豆贴心提醒，本文阅读时间4分钟 这篇文章主要介绍三个知识： 1.关联规则挖掘概念及实现过程； 2.Apriori算法挖掘频繁项集； 3.Python实现关联规则挖掘及置信度、支持度计算。 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，这些基础知识真的非常重要。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一. 关联规则挖掘概念及实现过程 1.关联规则 关联规则（Association Rules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之
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