关联规则分析-大型数据库中关联规则挖掘大型数据库中关联规则挖掘 （概念描述、关联规则分析、分类、预测、聚类及孤立点分析等等）用DMQL深入学习各种数据挖掘功能之二什么是关联规则挖掘？n关联规则挖掘：q从事务数据库，关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、关联和相关性。q主要的兴趣度度量指标有两个：置信度、支持度，如果一个模式既满足支持度和置信度要求，则称这个模式为强关联规则。n应用：q购物篮分析、分类设计、捆绑销售和亏本销售分析举例一：“尿布与啤酒”隐藏的典型关联分析案例n采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒”的故事。在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。同样的，我们还可以根据关联规则在商品销售方面做各种促销活动。举例二：购物篮分析n如果问题的全域是商店中所有商品的集合，则对每种商品都可以用一个布尔量来表示该商品是否被顾客购买，则每个购物篮都可以用一个布尔向量表示（000100
