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...
关联规则挖掘的定义：给定一个交易数据集T，找出其中所有支持度和置信度满足一定条件的关联规则。最简单的方法是穷举项集的所有组合，并计算和判断每个组合是否满足条件，一个长度为n的项集的组合个数是？怎样快速挖出满足条件的关联规则是关联挖掘的需要解决的主要问题。Apriori算法是解决这一问题的最流行的算法。Apri...
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,...
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...
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...
在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结。 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中,比方超市购物时,顾客购买记录...
图2. 缺失值分析示例数据 从上图中我们可以看到编号有些记录的值是缺失的。 接下来我们打开 Modeler,新建 Stream,拖入一个“可变文件”节点到工作区。双击节点。选择示例数据文件作为输入。然后我们点击“可变文件”节点的预览按钮。得到结果如图: 图3. 原始数据预览图 ...
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。 支持度,指所有项集中,同时购买X和Y的可能性,数学表达式可表示为: 该指标可以为频繁项集指定一个阈值,从而剔除出现频率比较低的项集。
购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究顾客的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。 本案例使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析,发现超市不同商品之间的关联关系,并根据商品之间的关联规则制定销售策略。