第14讲 关联分析

报告中的关联分析技巧与策略导言：在现代信息时代，数据成为决策的关键因素之一。

无论是商业领域、社会科学还是学术研究，关联分析技术都被广泛应用于数据挖掘与分析。

本文将围绕报告中的关联分析技巧与策略展开讨论，介绍关联分析的概念与基本原理，并针对不同场景提出相关的分析方法和应用策略。

一、关联分析的概念与基本原理关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的关联规则。

关联规则表示数据集中项之间的频繁关联关系，即某些项的同时出现频率较高。

关联规则的形式可以表示为“A→B”，表示在数据集中，当事物A出现时，事物B也很可能同时出现。

二、关联分析的算法与工具1. Apriori算法Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一，它通过生成候选项集和筛选频繁项集的方式来发现关联规则。

Apriori算法基于Apriori原理，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。

通过不断迭代生成候选项集和筛选频繁项集，可以高效地发现数据集中的关联规则。

2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它基于FP树（Frequent Pattern Tree）的数据结构进行频繁项集的挖掘。

FP-Growth算法通过两次遍历数据集构建FP树，然后通过FP树的头指针表和条件模式基来发现频繁项集，避免了生成候选项集的过程，提高了算法的效率。

3. 关联分析工具目前市面上有许多可用于关联分析的工具，比如Weka和R语言中的arules包等。

这些工具提供了简便易用的接口和函数，可以方便地进行数据预处理、关联规则挖掘和结果展示。

三、关联分析在市场营销中的应用1. 交叉销售关联分析可以帮助企业发现销售数据中的关联规律，从而进行精确的产品定位和交叉销售。

例如，通过分析顾客购买历史数据，可以发现某些商品之间存在较强的关联性，然后推荐给顾客购买，刺激消费。

2. 购物篮分析购物篮分析是一种常见的关联分析应用，它通过分析顾客购物篮中的商品组合，发现顾客购买习惯和偏好。

五年级下册语文基础专题讲解关联词语的分类及运用全国通用关联词语的分类及运用知识图谱-关联词语的分类及运用选择题填空题第14讲_关联词语的分类及运用错题回顾关联词语的分类及运用知识精讲一、要点梳理关联词是指在各级语言单位中起关联作用的词语，一般成对出现，如“因为……所以……”，“虽然……但是……”等。

同学们选填关联词语时一般可以从以下几个方面去考虑：1．分析关联词语的搭配是否合理；2．从分辨语句间的意义关系人手，分析句与句之间本身蕴含着什么样的关系，再确定表示这种关系的关联词语；3．从语感方面分析，看看所填的关联词语是否通顺合理，上下衔接。

（一）常见关联词语1．并列关系……又……又…………一面……一面……4．选择关系……不是……就是…………或是……或是…………宁可……也不…………还是……例1：日明喜爱球类运动，每天清早，他不是打球，就是踢球去了。

例2：我宁可给老师责罚，也不说谎，隐瞒真相。

5．转折关系尽管……可是……虽然……但是…………却…………然而……例1：尽管天气严寒，可是伯父仍到海滩游泳。

例2：妈妈爱静，爸爸却爱动，两人性格截然不同。

6．假设关系如果……就……假使……便……要是……那么……例1：如果明天下雨，旅行就要取消了。

例2：要是你不听爸爸的劝告，那么定会闯祸。

7．条件关系只要……就……只有……才……无论……都……不管……也……例1：只要多读多写，语文水平就可提高。

例2：不管多少险阻，我也无惧前进。

8．因果关系因为……所以……由于……因此……既然……那么……例1：由于弟弟粗心大意，因此做错了两道数学题。

例2：因为志文的腿摔坏了，所以需要用拐杖来走路。

二、方法点拨1．一般方法初读句子，弄清分句之间的关系。

选择关联词语，填入句子。

在读句子，检查句子是否通顺，句意是否正确。

2．两个注意点（1）搭配要得当使用一组关联词语是要前后呼应，要“成双配对”，不能交叉使用，这样才能是句意畅通、明确。

（2）运用要合理该用的时候用，不该用的时候就不用，不要生搬硬套。

关联分析学习⽬标：熟练掌握购物车分析法的三个维度，并结合维恩图来进⾏有效分析。

同时，能够采⽤卡⽅检验来做有效验证。

⼀、作⽤关联分析的主要作⽤，在于研究两个产品之间是否存在关联。

如果确实存在关联性，则可以通过产品组合来达到更佳的效果。

例如：在超市中，买⽅便⾯的⼈常常会顺带买“泡⾯伴侣”⽕腿肠，说明⽅便⾯与⽕腿肠存在正向关联，将这两者进⾏“打包”并且优惠销售，不仅会提升客单价，也将促进销量销量的增加。

⼆、本质关联分析，本质上研究的是⼀种条件概率1、先验概率先验概率，指的是不做任何⼲预，⾃然发⽣的结果，或者⾃然发⽣的概率，⼀般表⽰为P(A)。

例如，在1000名顾客中，买⽅便⾯的⼈有50⼈，买⽕腿肠的⼈有30⼈，那么正常情况下，买泡⾯概率P(⽅便⾯）=5%，买⽕腿肠概率P(⽕腿肠)=3%。

再⽐如，将某个没见过的⼈按性别分，成为男性的概率P（男）=50%，成为⼥性的概率P(⼥)=50%。

2、条件概率条件概率，和先验概率是相对的，它指的是在某个条件下（B），产⽣某种结果（A）的概率，⼀般表⽰为P(A|B)。

其中，B为前条件，A为结果。

例如，在1000名顾客中，买⽅便⾯的⼈有50⼈，买了⽅便⾯之后⼜买⽕腿肠的⼈有26⼈，那么此时的概率P（⽕腿肠|⽅便⾯）=52%。

条件概率越⼤，关联性就越⾼，两个产品的黏性就越强，越适合于做组合推⼴。

三、购物车分析法关联算法的研究，最早来源于购物车分析法。

购物车分析法，从⽀持度，置信度和提升度三个⽅⾯来进⾏关联分析。

由于是通过顾客的购物⼩票所进⾏的分析，因此这种分析⽅法被称为“购物篮分析法”，或者“购物车分析法”1、⽀持度⽀持度，指的是在所有的顾客中，同时购买这两种商品的⼈数的⽐例，⽀持度越⾼，说明同时购买两种商品的顾客基数越⼤，越有研究的实际价值。

2、置信度置信度，指的是购买了⼀种产品的顾客中，同时⼜去购买另外⼀种商品的⼈数⽐例。

置信度，实际上就是⼀种条件概率，购买“第⼀商品”为前提，再购买“第⼆商品”为结果因此，置信度可以表⽰为P(第⼆商品|第⼀商品)3、提升度提升度，指的是买了第⼀种商品之后⼜去买第⼆商品的顾客⽐例，是否⽐所有顾客中直接买第⼆种商品的⼈数的⽐例来的更⾼。

独家｜一文读懂关联分析前言关联分析是数据挖掘中一项基础又重要的技术，是一种在大型数据库中发现变量之间有趣关系的方法。

说到数据挖掘的案例，相信很多人都会首先想到沃尔玛超市发现购买尿布的顾客通常也会购买啤酒，于是把啤酒和尿布放在一起销售同时提高了两者的销量的案例。

这是关联分析在商业领域应用的一个典型，通过对大量商品记录作分析，提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。

有了这些关联规则，商家制定相应的营销策来来提高销售量。

关联技术不但在商业领域被广泛应用，在医疗，保险，电信和证券等领域也得到了有效的应用。

本文将对数据挖掘中的关联分析技术做简要的介绍。

基本概念为了更好了解关联分析的算法，我们首先要知道关联分析的一些基本概念。

事务库如同上表所示的二维数据集就是一个购物篮事务库。

该事物库记录的是顾客购买商品的行为。

这里的TID表示一次购买行为的编号，items表示顾客购买了哪些商品。

事务事务库中的每一条记录被称为一笔事务。

在上表的购物篮事务中，每一笔事务都表示一次购物行为。

项集(T)包含0个或者多个项的集合称为项集。

在购物蓝事务中，每一样商品就是一个项，一次购买行为包含了多个项，把其中的项组合起来就构成了项集。

支持度计数项集在事务中出现的次数。

例如，｛Bread，Milk｝这个项集在事务库中一共出现了3次，那么它的支持度计数就是3，。

支持度(s)包含项集的事务在所有事务中所占的比例：，这里N是所有事务的数量。

上面的例子中我们得到了{Bread，Milk}这个项集的支持度计数是3，事物库中一共有5条事务，那么{Bread，Milk}这个项集的支持度就是。

频繁项集如果我们对项目集的支持度设定一个最小阈值，那么所有支持度大于这个阈值的项集就是频繁项集。

关联规则在了解了上述基本概念之后，我们就可以引入关联分析中的关联规则了。

关联规则其实是两个项集之间的蕴涵表达式。

如果我们有两个不相交的项集X和Y，就可以有规则X→Y, 例如｛Bread，Milk｝→{Diaper}。

想要以数据挖掘为专业，那么必须得知道什么是关联分析很多人经常在相关分析和关联分析之间犯迷糊，实际上两者之间的差别很明显，相关分析是分析数据列之间同增同减的关系，而关联分析反映的是一个数据行内部的各个元素之间同时出现或者“你在、我就在”的关系。

要讲关联分析，就不得不提到数据分析中“因果关系”的弱化这一趋势。

因果关系的弱化在数据分析领域，我们都自觉不自觉地在追求和挖掘数据之间的“因果关系”，销售投入的增长是否会引起销售回款的增长，人口的流入是否一定会带来房价的上涨。

随着数据分析技术的不断改进以及分析经验的不断积累，人们开始认识到，事物之间未必完全是“有因必有果、有果必有因”的关系，很多事件之间呈现一种比较松散的、逻辑性并非很强的“关联”关系，这种关联关系在数据挖掘而非传统统计的案例中经常出现。

要分析数据之间的“关联”关系，我们要应用apriori算法，目前各种主流的数据分析和挖掘软件，都采用了这个算法。

关联分析的指标在数据中间挖掘“同时存在”或者“你在、我就在”的技术，就是关联分析。

下面看几个重要的关联分析算法的基本概念。

支持度支持度就是数据中的相应的元素同时出现的概率，置信度就是统计中的条件概率，不过条件概率到了关联分析中有了“前项”和“后项”这两个概念，例如A出现以后B出现的概率，称A为前项，B为后项，那么A到B的置信度就是：反过来，B到A的置信度为：提升度提升度的定义，以X表示前项，Y表示后项，X到Y的提升度就是：仅计算支持度和置信度是不够的，还要看支持度指标，其规则如下：什么样的数据适合做关联分析商超数据商场和超市数据是关联分析最先被应用的地方，自然也是关联规则应用的主要场所。

商超数据做关联分析的主要目的就是用来做捆绑销售，这种捆绑销售主要体现在两个方面：❑实体店中的捆绑：将相应产品的货架摆放在一起或者放在比较相近的位置。

❑网店中的搭售：根据客户消费中的关联性，进行相关礼包的组合或者销售的推荐。

一、关联分析与规则归纳分析所谓关联分析，在我们商业研究的一个最常的运用就是购物篮分析。

它是根据商家搜集到的某段时间内顾客消费情况的数据，从中找出各个消费品之间的联系，即在海量的消费数据中挑出哪些商品与哪些商品同时被购买的可能性最大，从而为商家作出决策提供重要信息。

因此关联分析对于我们来说在研究业态组合，品类落位等方面意义重大。

当然关联分析最直接适用的地方就是在超市或百货的商品陈列摆放上，好的陈列和摆放对于销量和业绩的增长是不可小觑的。

另外，我们还可以通过规则归纳分析挖掘出最容易消费这些商品的顾客具有什么样的人口统计学特征，从而进行针对性广告设计或者重点营销。

关联分析的方法主要有GRI建模和WEB图形法。

规则归纳分析主要用到C5.0。

（一）、GRI1、目的：从众多的购物篮中找出各个商品之间的关联，确定关联性最强的是哪几类商品。

2、原始数据要求：商家提供出的数据应包括以下几个字段：消费者信息（性别、年龄、家庭、教育、收入等等人口统计学特征，其实可以理解成自变量）；每个消费者所购买的商品种类（二分变量，即某一类商品此消费者是否有购买。

标明是/否）。

例如：ID 性别年龄收入……. 酒蔬菜水果肉……..011 男25 50000 是是否是012 女35 45000 是否是否013 男46 100000 是是否是3、具体操作：clementine。

源节点，导入数据→类型节点→GRI节点即可（具体参数设置略）。

如果在输出的过程中不需要哪些信息，还可以在GRI 节点前添加“过滤”节点。

4、解释：最终数据会将关联性较强的几种商品罗列出来。

比如，买了酒和肉，最有可能买的商品会是水果。

如图：（二）、Web1、目的与原始数据要求同GRI方法的要求。

2、操作过程与GRI相同，只是在类型节点后面添加的是WEB图形节点。

3、数据解释：WEB节点是一种图形节点，其输出结果相对于GRI更直观和形象。

如图：它将关联性最强的品类之间的线描绘的最粗。