数据挖掘实验：关联分析详解

"该资源是关于数据挖掘与数据仓库实验中的关联分析教程，由助教孙华美提供，使用的工具是Clementine11.1。实验主要目标是通过顾客的购物篮数据找出商品间的关联规则，特别是频繁项集和强关联规则。" 在数据挖掘领域，关联分析是一种常用的技术，它的核心目标是发现存在于大型数据集中的有趣关系，比如“尿布”和“啤酒”这样的商品组合。实验首先介绍了一个场景，即如何从顾客的基本信息和购买信息中提取有价值的数据。例如，`cardid`代表卡号，`value`、`pmethod`、`sex`、`homeown`、`income`、`age`等字段记录了顾客的基本信息，而`fruitveg`、`freshmeat`等字段则反映了顾客的购买行为。 关联分析分为几个关键步骤： 1. **数据理解**：对数据进行初步了解，包括理解数据的含义、结构和质量。 2. **频繁项集挖掘**：找出满足最小支持度条件的商品组合。支持度是某项集在所有交易中出现的频率。例如，如果“尿布”和“啤酒”的支持度是2%，表示2%的购物篮包含这两项商品。 3. **强关联规则生成**：基于频繁项集生成满足最小置信度的规则。置信度是条件概率，表示在已知项集A的情况下，项集B出现的概率。例如，“尿布”到“啤酒”的置信度为60%，意味着60%买了尿布的顾客也买了啤酒。 4. **Apriori算法**：这是一种经典的关联规则挖掘算法，用于生成候选频繁项集并剔除非频繁项，以减少计算复杂性。 实验的具体步骤包括： 1. **导入数据源**：将数据文件导入分析工具，如Clementine11.1。 2. **设置列标签和分隔符**：识别和配置数据文件中的列名和数据分隔符。 3. **查看数据**：预览数据，检查是否存在缺失值、异常值或不一致之处。 4. **数据清洗**：处理数据质量问题，如填充缺失值、去除异常值或转换数据格式。 5. **执行关联分析**：应用关联规则挖掘算法，如Apriori，找到频繁项集和强关联规则。 通过这样的实验，学生可以实际操作，深入理解关联分析的过程及其在零售业、市场营销等领域的应用价值。关联分析不仅有助于商家理解顾客的购物习惯，还可以为推荐系统、商品搭配促销等活动提供数据支持。