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商务智能洪志令大纲1、关联规则简介2、关联规则的挖掘原理3、关联规则的挖掘过程4、关联规则的兴趣度5、Apriori算法的基本思想6、Apriori算法程序7、Apriori算法的缺陷8、基于FP-tree的关联规则挖掘算法9、关联规则的可视化1、关联规则简介•集合论原理用于关联规则挖掘时，是计算数据项（如商品）集在整个集合中和相关集合中所占的比例，大于阈值（支持度和可信度）时构成数据项之间关联规则。
•关联规则（Association Rule）挖掘是发现大量数据库中项集之间的关联关系。
•从大量商业事务中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商业决策的制定，如分类设计、交叉购物等。
•Agrawal等人于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题。
2、关联规则的挖掘原理•关联规则是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，这些规则找出顾客购买行为模式。
–例1：在购买铁锤的顾客当中，有70％的人同时购买了铁钉。
–例2：年龄在40 岁以上，工作在A区的投保人当中，有45％的人曾经向保险公司索赔过。
•基本原理：设I={i1,i2,…,i m}是项（Item）的集合。
记D为事务（Transaction）的集合（事务数据库），事务T是项的集合，并且T⊆I。
定义1：关联规则是形如A →B的蕴涵式，这里A ⊂I，B ⊂I，并且A ∩B=Φ。
定义2：规则的支持度规则A →B在数据库D中具有支持度S，表示S是D中事务同时包含AB的百分比，它是概率P(AB)，即：其中|D|表示事务数据库D的个数，表示A、B两个项集同时发生的事务个数。
定义3：规则的可信度规则A →B具有可信度C，表示C是包含A项集的同时也包含B项集，相对于包含A 项集的百分比，这是条件概率P(B|A)，即：其中表示数据库中包含项集A的事务个数。
|D ||AB |P(AB)B) (A ==→S |A ||AB |)|()B A (==→A B P C定义4：阈值在事务数据库中找出有用的关联规则，需要由用户确定两个阈值：最小支持度（min_sup）和最小可信度（min_conf）。
闭卷考试，时间120分钟，五种题型：选择题(10分）、判断题（10分)、名词解释题（30分）、简答题（30分）、论述题（20分）第1章商务智能基本知识（1）商务智能的概念、价值、驱动力。
概念：商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平,采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力-王茁专著《三位一体的商务智能》. IBM商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合,BI帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值.价值：To support decision making at all levels of business management based on the facts and （scientific）predictions of current and future business situations that are obtained from intelligent analysis of historical business data。
支持各级决策基于事实和商业管理的(科学)的预测当前和未来的业务情况下获得历史业务数据的智能分析。
Business decisions made with BI support are more—Correct 恰当—Accurate 准确-Objective 客观-Timely 及时驱动力：在商务智能背后有一些商业驱动力,例如：增加收入,减少费用和更有效地竞争的需求。
管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求。
（2）商务智能系统的功能、主要工具.功能：在商务智能背后有一些商业驱动力,例如:增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。
管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少IT费用和利用已有公司业务信息的需求.主要工具:第2章商务智能核心技术（1）商务智能系统的架构如何？（2）什么是数据仓库?数据仓库用来保存从多个数据库或其它信息源选取的数据，并为上层应用提供统一用户接口,完成数据查询和分析。
商务智能原理及方法-商务智能简介嘿，朋友们！咱们今天来聊聊商务智能这个听起来有点高大上的东西。
其实啊，商务智能就像是一个超级聪明的小助手，能帮企业在一堆杂乱的数据里找出有用的信息，然后做出聪明的决策。
我先给您举个小例子吧。
前段时间，我去了一家小小的面包店。
这家店生意一直不温不火，老板愁得不行。
后来呢，他听说了商务智能这个神奇的玩意儿，决定试试看。
他把每天的销售数据、顾客喜好、原材料采购等等信息都整理了起来。
通过分析这些数据，他发现周末的时候，巧克力口味的面包卖得特别好，但是周一到周五，全麦面包更受欢迎。
而且，每天下午三四点左右，来买面包当下午茶的人特别多，可这个时候店里经常缺货。
于是，老板根据这些发现调整了生产和备货计划。
周末多做巧克力面包，工作日多准备全麦面包，每天下午提前准备充足的货。
结果您猜怎么着？生意那是越来越红火！这其实就是商务智能的一个小小的应用啦。
商务智能的原理呢，简单来说就是收集数据、整理数据、分析数据，最后得出有用的结论。
比如说，一家大公司，有成千上万的客户数据，包括他们的购买记录、年龄、性别、地域等等。
商务智能系统就能把这些看似杂乱无章的数据整理得井井有条，然后发现一些有趣的规律。
比如，年轻人更喜欢买时尚的产品，而老年人更注重产品的实用性。
那商务智能的方法都有啥呢？常见的有数据挖掘、数据仓库、联机分析处理等等。
数据挖掘就像是在一座大矿山里找宝贝，能从海量的数据中找出隐藏的模式和关系。
比如说，通过分析客户的购买行为，发现哪些产品经常一起被购买，这样就可以进行捆绑销售啦。
数据仓库呢，则是一个超级大的“数据仓库”，把各种各样的数据都存起来，方便随时取用和分析。
联机分析处理就更厉害了，能让您从不同的角度快速查看数据，一下子就看清问题的本质。
总之啊，商务智能在当今的商业世界里可太重要了。
它能帮助企业降低成本、提高效率、增加利润，就像给企业装上了一双慧眼，能看清市场的风云变幻，做出明智的选择。
商务智能中关联规则挖掘算法的研究及应用的开题报告一、研究背景随着商务的不断发展，商务智能成为了企业决策的重要手段，其利用数据挖掘技术帮助企业发掘数据中隐藏的规律和趋势，实现对企业内部和外部信息的深度分析，提高决策的准确性和效率，为企业的发展提供了重要的支持。
而关联规则挖掘作为商务智能中的一个基本算法，具有广泛的应用前景。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，主要用于发现数据中的频繁模式和规律。
该技术可以在数据集中寻找频繁出现的项集，根据项集间的关联度发现其中的规律，例如“购买了 X，就有可能购买 Y”。
关联规则挖掘广泛应用于市场篮子分析、网络入侵检测等领域，并且被用于产品推荐、广告投放等商业决策场景中。
本文旨在探究关联规则挖掘算法在商务智能中的应用，并对其进行深入研究。
通过在实际数据集上的尝试，探讨关联规则挖掘算法的可行性和有效性，为其在实际商务应用中的推广提供理论和实践支持。
二、研究内容1. 关联规则挖掘算法的理论研究和分析，包括算法的基本概念、原理、方法及其优缺点等方面的探讨。
2. 关联规则挖掘算法在商务智能中的应用研究。
通过分析实际商务数据集，探索针对商务智能场景的关联规则挖掘方法，尝试解决商务决策中的一些实际问题。
3. 研究关联规则挖掘的数据处理和预处理方法，使用机器学习技术对数据进行特征提取和预测，提高算法性能和准确率。
4. 对比和分析不同的关联规则挖掘算法在实验中的表现，评估其在商务智能场景中的应用效果和潜力。
三、研究意义本研究对于商务智能领域具有重要意义。
首先，对于商业决策，关联规则挖掘是一种简单易操作、高效性强的算法，其探索数据规律对于改善商业决策起到重要的作用。
通过本研究可以更好地理解关联规则挖掘技术在商务智能领域的应用，为业务的数据分析和决策支撑提供重要的支持。
其次，本研究可以为关联规则挖掘算法的优化提供借鉴意义。
通过对各种关联规则挖掘算法的理论研究、实验对比和分析，可以深入了解算法的优缺点及适用范围，为算法的发展和改进提供理论支持。
