关联分析与市场购物篮分析

"Association Analysis.ppt 是一个关于关联分析的讲座资料，由讲师Ji Shufan于2020年3月9日讲解。该资料涵盖了关联分析的基础概念、动机、频繁模式与关联规则、关联规则度量标准以及挖掘频繁模式的算法，特别是Apriori算法的介绍。" 关联分析是一种数据挖掘技术，主要用来发现存在于大型数据库中的项集之间的有趣关系，例如购物篮分析。在购物篮分析中，目标是识别顾客购买商品之间的关联性，以便制定更有效的营销策略。 1. **关联规则**：关联规则用于表示两个或多个项目集之间的统计关系。例如，如果经常有顾客同时购买啤酒和面包，我们可以得出关联规则“啤酒→面包”（支持度为3/5，即60%，表示在5个事务中有3个同时包含啤酒和面包）。 2. **度量标准**： - **支持度（Support）**：是项集出现的频率，计算公式为P(A∩B)。 - **置信度（Confidence）**：表示在已知项集A发生的条件下，项集B发生的概率，计算公式为P(B|A)=P(A∩B)/P(A)。 - **提升度（Lift）**：衡量关联规则的独立性，表示项集A和B同时出现的概率相对于它们各自单独出现概率的倍数。 - **杠杆率（Leverage）**：测量A和B共同出现的程度超过随机期望的程度。 - **确信度（Conviction）**：表示在A发生的情况下，B不发生的概率相对B未发生时A发生的概率的倒数。 3. **挖掘频繁模式**：寻找满足最小支持度阈值的项集。例如，在示例中，minSupport=2，那么频繁模式包括"b,c"，因为它们在至少两个事务中出现。 4. **Apriori算法**：Apriori是最著名的关联规则挖掘算法，采用自底向上、广度优先的搜索策略。算法主要步骤包括生成候选项集并计数，然后根据实际事务确定频繁项集。Apriori算法利用内存中的候选集来模拟格子搜索，以减少对数据库的重复扫描。 通过这些步骤，关联分析能够帮助商家发现潜在的销售机会，如组合促销，或者预测顾客可能感兴趣的商品，进而提高销售额和客户满意度。此外，关联分析还可应用于其他领域，如推荐系统、网络行为分析等。