大數(shù)據(jù)分析與可視化 課件 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型1.0_第1頁
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大數(shù)據(jù)分析平臺

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型的介紹01關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型的應(yīng)用場景目錄CONTENTS02關(guān)聯(lián)規(guī)則反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關(guān)聯(lián)性。如果兩個或者多個事物之間存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，那么，其中一個事物就能夠被通過其他事物預(yù)測到。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法之一。典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)問題是對超市中的購物籃數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過發(fā)現(xiàn)顧客放入購物籃中的不同商品之間的關(guān)系來分析顧客的購買習(xí)慣。其中最經(jīng)典的是Apriori算法，它是利用逐層搜索的迭代方法來完成頻繁項集的挖掘，產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型應(yīng)用于多個行業(yè)中，如在零售行業(yè)購物籃分析中；如在醫(yī)療方面，可找出可能的治療組合；在銀行方面，對顧客進(jìn)行分析，可以推薦感興趣的服務(wù)等；在保險業(yè)務(wù)方面，如果出現(xiàn)了不常見的索賠要求組合，則可能為欺詐，需要作進(jìn)一步的調(diào)查，等等。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型的介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型的介紹01關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型的應(yīng)用場景目錄CONTENTS02關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型的應(yīng)用場景

我們對某超市購物籃的數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型分析，查看數(shù)據(jù)運行結(jié)果：

查看圖形展示效果：

首先通過條形圖展示可以看出，牛奶，面包，果汁，顧客購買的頻率最高，超市應(yīng)考慮多采購這幾類商品供顧客選擇。

然后以關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)果作圖，圖形大小代表支持度（support），圖形顏色深淺代表提升度（lift），綜合來看：{果汁-面包}、{牛奶-薯片}這兩種商品組合的支持度和提升度都很高，圖形顏色越深，說明顧客在購買了牛肉之后，去購買面包的可能性越大，圖形越大，說明顧客在買了牛奶之后去買面包這個關(guān)聯(lián)規(guī)則是否有效，提升度（lift）大于1，說明通過分析兩者的關(guān)聯(lián)規(guī)則

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