我们以R语言的Apriori算例库中,arules包中自带的Groceries数据集为例,介绍购物篮分析的数据分层方法。 Groceries数据集来自一个现实中真实存在的欧洲超市,是其经营一个月的购物篮数据,共包含9835次交易,由169个商品完成销售,按照一个月30天计算,该超市每天平均为328笔交易,根据Groceries数据集的交易笔数、商品品类构成...
我们通过Itemset计数中内存使用的部门, 已经明确了我们总是有足够的内存用于所有存在的二元项集(比如{cat, dog})的计数. 这里, 我们的字典不存放不存在于购物篮中的任何二元项集合, 而且频繁二元组的数目将会大于三元频繁三元组> ... 我们可以通过单边扫描购物篮文件, 对于每个购物篮, 我们使用一个双重循环就可以...
1左右合并求商品组合 1.1首先将excel表【集团商品销售总表】导入FineBI中(点击文末阅读原文可以下载该表数据),新建分析主题:购物篮分析。添加数据,勾选「单据编码」和「商品名称」。 1.2添加「左右合并」,合并数据集为「集团商品销售总表」下的「单据编码」和「商品名称」 1.3选择「左合并」,合并依据为「单据编码...
商品购物篮数据集.7z评分: 纠错:上次资源是两个季度的购物篮信息,不是两年的信息,特此更正!现重新上传本资源。 productList是商品的详单,productAttribute是商品相关属性。 brandList是品牌的详单,brandAttribute是品牌相关属性。 两个sale文件是两季度的购物栏数据(已经预处理好)。 可用于关联分析相关算法的学习。
(20分)考虑下表中的购物篮事务数据集顾客ID事务ID购买项1001{a,d,e}10024{a,b,c,e}20012{a,b,d,e}20031{a,c,d,e}30015{b,c,e}30022{b,d,e}40029{c,d}40040{a,b,c}50033{a,d,e}50038{a,b,e}(1)将每个事务ID视为一个购物篮,计算项集{e} ,{b,d}和{b,d,e}的支持度。(2) 使...
设有如下所示的某商场购物记录集合,每个购物篮中包含若干商品现在要基于该数据集进行关联规则挖掘。如果设置最小支持度为60%,最小置信度为80%,则如下关联规则中,符合条件的是( ) A. 啤酒 → 尿布 B. (面包,尿布)→ 牛奶 C. 面包 → 牛奶 D. (面包,啤酒)→ 尿布 相关知识点: ...
基于Python的购物篮频繁项集数据挖掘分析系统,随着科技的快速发展和存储技术的飞速提升,使得我们生活在了数据的海洋,各行各业都积累着海量数据。
数据集如下表所示: (a)把每一个事务作为一个购物篮,计算项集{e},{b,d}和{b,d,e}的支持度。 (b)利用(a)中结果计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗? (c)把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮,计算项集{e},{b,d}和{b,d,e}的支持度。 (d)利...
下表所示的购物篮事务数据集中能够提取的 3- 项集的最大数量是( )A.3B.6C.10D.20
以下是某商场的购物记录集合,每个购物篮中包含若干商品。现在要基于该数据集进行关联规则挖掘,如果设置最小支持度为60%,最小置信度为80%,则在以下列出的关联规则中,符合条件的是___。 购物篮编号 商品 1 A, B 2 A, B, C, D 3 A, C, D 4 B, C 5 B, C, D A....