数据挖掘：关联规则与知识发现

"相关规则-数据挖掘概论" 数据挖掘是一种从海量、不完整、有噪声、模糊和随机的数据库中提取未知且有用信息的过程。它旨在发现潜在的知识，这些知识可以是可接受、可理解并能应用于实际业务的。数据挖掘通常涉及多个步骤，包括明确业务目标、数据准备、数据挖掘、结果分析以及知识的整合。 1. 数据挖掘的定义： 数据挖掘的核心是通过复杂的算法和技术从大量数据中抽取出有价值的信息。这涉及到对原始数据的清洗、转换和模型构建，以揭示隐藏的模式、关联和趋势。数据挖掘并不追求普遍适用的真理，而是针对特定领域和应用场景的洞察。 2. 数据挖掘的过程： - 确定业务对象：明确要解决的业务问题，这是数据挖掘的起点，确保后续分析有针对性。 - 数据准备：包括数据收集、选择和预处理，以提高数据质量并为分析做准备。 - 数据转换：根据选定的挖掘算法，将预处理后的数据转化为适合分析的模型。 - 数据挖掘：使用适当的挖掘算法（如决策树、神经网络、相关规则等）对数据进行分析。 - 结果分析和知识的同化：评估挖掘结果，并将其转化为易于理解和应用的知识，最终整合到业务信息系统中。 3. 数据挖掘的主要方法： - 分析方法：包括统计分析、预测分析等，用于理解数据的特征和趋势。 - 决策树：通过树状结构来表示可能的决策路径和结果，便于决策。 - 神经网络：模拟人脑神经元工作原理的计算模型，用于识别复杂模式。 - 相关规则：发现事物中属性之间的关联，如"如果购买了商品A，则很可能也购买了商品B"。 - 数据可视化：通过图形方式展示数据，便于直观理解复杂信息。 - 遗传算法：借鉴生物进化原理优化问题求解。 - 邻近算法（K-最近邻）：根据相似性原则进行分类或预测。 - 联机分析处理（OLAP）：支持多维度数据分析，常用于商业智能。 关联规则是数据挖掘中的一个重要工具，它通过寻找项集之间的频繁模式，揭示事物之间的联合出现规律。支持度是衡量项集在数据集中出现频率的指标，是确定规则是否重要的依据。关联规则通常应用于市场篮子分析、推荐系统等领域，帮助商家了解消费者的购物习惯，从而制定更有效的营销策略。