SAS中购物篮分析与关联规则实例详解

"本篇文章主要介绍了在SAS中如何应用关联规则进行数据分析，特别是针对银行客户消费行为的实例。首先，作者明确了关联规则挖掘的概念，它是指从大量数据中发现商品之间的频繁模式和关联性，常用于购物篮分析、分类设计和捆绑销售等领域，如著名的"尿布与啤酒"案例所示。 文章详细阐述了关联规则的表示形式，使用LHS（LeftHandSet）和RHS（RightHandSet）来区分商品集合，如"{尿布}→{啤酒}"和"{啤酒、尿布}→{奶酪、巧克力}"。关联规则的评判标准主要包括支持度、可信度和提升度： 1. 支持度：衡量包含LHS和RHS的商品同时出现的频率，即LHS和RHS商品的交易次数占总交易次数的比例。 2. 可信度：指在购买了LHS商品的交易中，同时也购买了RHS商品的概率，即包含规则两边商品的交易次数除以包含规则LHS商品的交易次数。 3. 提升度：提升度是通过比较两种情况下的购买概率来评估规则的价值，即规则的可信度与随机购买RHS商品概率的比值。 例如，文章提到在某个数据库中，如果尿布的交易量为200次，且购买尿布和啤酒的组合被观察到了150次，那么尿布-啤酒规则的支持度就是150/1000，可信度则是150/200，提升度则是可信度除以单独购买啤酒的概率（假设为总交易次数减去尿布-啤酒组合的交易次数）。 通过SAS这样的工具，分析师可以设置阈值来筛选出具有商业价值的关联规则，从而优化商品布局、促销活动或制定个性化推荐策略，以提升销售额和客户满意度。整个过程不仅展示了关联规则在实际业务场景中的应用，还突出了其在挖掘数据潜在价值方面的关键作用。"