Clementine 11.1：数据仓库与数据挖掘中的关联分析实战

数据仓库与数据挖掘关联分析是数据挖掘技术在商业智能领域的一个重要应用，它涉及到对大量历史数据进行深入洞察，以发现隐藏的规律和模式。在这个实验中，助教孙华美指导学生使用Clementine 11.1软件进行操作，帮助理解数据挖掘的过程。 首先，当处理新的数据时，数据挖掘的首要步骤是商业理解和数据理解，这包括理解业务背景和数据集的结构。例如，数据集可能包含如cardid（卡号）、value（价值）、性别、家庭拥有情况、收入和年龄等顾客基本信息，以及诸如水果蔬菜、新鲜肉类、乳制品等购物篮中的商品信息。 关联分析是数据挖掘的一种核心方法，主要目标是通过寻找商品间的频繁购买组合，即频繁项集，来揭示潜在的购物习惯或产品关联。频繁项集是指在数据集中满足特定最小支持度阈值的商品组合。最小支持度是衡量一个项集在所有交易中出现的频率，而置信度则表示在已知某商品被购买的情况下，另一个商品被购买的概率。 举个例子，关联分析可能会发现，尿布和啤酒的购买有很强的关联，即大约2%的购物者同时购买这两样商品，而在这些购买尿布的人群中，60%的人会购买啤酒。这个规则展示了数据挖掘如何从购物篮数据中发现有趣的行为模式。 实现关联分析通常采用Apriori算法，这是一种基于分治策略的方法，通过递归地生成候选频繁项集，然后筛选出满足支持度和置信度条件的强关联规则。在这个实验中，学生将处理一个包含TID（交易ID）和商品ID的数据表，例如T1包含I1、I2和I5，以此类推。通过设置最小支持度，如2/9=22%，来决定哪些商品组合被视为频繁项集。 实验步骤分为几个阶段： 1. 导入数据源：学生需要将原始数据加载到Clementine中，通常选择第一行作为列名，并处理注释行和数据分隔问题。 2. 数据预处理：清洗数据，确保数据的质量和一致性，例如去除重复项、缺失值或异常值。 3. 数据探索：观察数据分布，了解各列间的关系。 4. 进行关联分析：运用Apriori或其他关联算法，生成频繁项集和强关联规则，如发现{I1, I2} -> {I3}的规则，并计算其支持度和置信度。 通过这个实验，学生能够实践数据挖掘中的关联分析技术，不仅了解其理论基础，还能掌握实际操作技巧，从而更好地理解和应用数据仓库在商业决策中的作用。