提升度表示先购买A对购买B的概率的提升作用，用来判断规则是否有实际价值，即使用规则后商品在购物车中出现的次数是否高于商品单独出现在购物车中的频率。如果大于1说明规则有效，小于1则无效。公式：例子说明：可乐和薯片的关联规则的支持度是20%，购买可乐的支持度是3%，购买薯片的支持度是5%，则提升度是1.33>1,...
关联规则最核心的概念是,支持度、置信度、提升度;下面用实际的例子来解释一下三个概念的含义。假设这是十车购物蓝的购物清单。 支持度(support):一个项集或者规则在所有事务中出现的频率; 啤酒+尿布一共出现了6次,则啤酒+尿布的支持度就是6/10=0.6;啤酒一共出现了8次,则啤酒的支持度就是8/10=0.8;尿布一...
什么是购物篮分析 单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮。其思想是分析商品与商品之间的关联（如经典啤酒和尿布）。常用算法分为两种：不考虑购物顺序的关联规则；以及考虑购物顺序的序贯模型。购物蓝分析主要应用于超市货架布局、互补品与互斥品、套餐设计和捆绑销售。关联规则的概念 是n个不同项目的集合，称为一...
一、量化购物篮分析的概念: 现代管理学之父彼得·德鲁克曾经说过:“无量化,无管理”、以及“先量化,后决策”,指明了量化管理在企业经营及决策中的意义。 量化管理可以大幅减少经营的不确定性,而量化管理的依据来自于量化的经营指标。 传统的购物篮分析结果为布尔型关联规则(Boolean association rules),不能反映商业的...
还有一种异常值是需要多个列组合才能看出来。比如某顾客每个月在超市消费额都在 1000 以上,但是他的会员信息显示他的月收入为 1000 元,这条记录就可以被识别为异常值。需要进一步分析。同样 Modeler 也提供了相应的功能来帮助我们识别这样的联合分布的异常值。
关联规则算法Apriori的原理是基于购物篮分析的思想。它可以帮助我们发现项集之间的关联关系,例如超市购物时经常出现的商品组合,比如牛奶和面包,牛奶就是一个项,面包也是一个项,牛奶和面包的组合就是一个项集。这种算法可以在大规模数据集中寻找频繁项集(经常一起出现的商品组合),然后根据这些频繁项集生成关联规则。假...
基于关联规则的购物篮分析 教学难点 1.关联分析模型的构建; 2.关联分析结果与零售策略建议。 教学方法 讲授法、案例法、任务驱动法、演示法 课时数 6课时 教学内容 一、购物篮分析 购物篮分析是零售企业或商家通过对顾客个人数据、顾客的交易数据和顾客购物篮中的商品数据进行综合分析,发现消费者购买规律的活动。自...
单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮。其思想是分析商品与商品之间的关联(如经典啤酒和尿布)。 常用算法分为两种:不考虑购物顺序的关联规则;以及考虑购物顺序的序贯模型。 购物蓝分析主要应用于超市货架布局、互补品与互斥品、套餐设计和捆绑销售。 关联规则的概念 I=i1,i2,...,in 是n个不同项目的集合, ...
关联规则之购物篮分析,购物篮分析常用于许多实体商店和在线零售的推荐系统,通过关联规则,可以将经常一起购买的商品进行组合,实现销量的提升。关联规则中有三个非常重要的指标:支持度、可信度和提升度。...
关联规则算法是一种典型的数据挖掘算法,用来识别不同项之间的依赖关系。该算法基于三个概念:频繁项集、支持度和置信度。频繁项集是指在数据中出现频率较高的一组项,支持度是指这个项集在数据中出现的频率,置信度是指如果购买了其中一个项,那么购买另一个项的概率。 第三章:购物篮分析的关键技术 购物篮分析的技...