1. 交叉销售 概念：借助CRM（客户关系管理），发现现有客户的多种需求，并通过满足其需求而实现销售多种相关的服务或产品的营销方式。 优点： 可以满足客户需求多样化，提升客户的忠诚度，有效的减少客户的流失率 可以节约公司寻求新客户的成本 可以提高客户对公司的信赖程度 交叉销售和数据
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26303/334278?utm_source=blogtoedu1. 数据挖掘是一项从大量的记录数据中提取有价值、人们感兴趣的只是，这些只是是隐含的、事先未知的有用信息，提取的知识一般可表示为概念(concepts)、规则(rules)、规律(regular ides)、模式(patter
一、关联规则概述及相关指标 1、关联规则概述 关联分析：在交易数据、关系数据或其他信息载体中，寻找存在于项目集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。即寻找交易数据库中不同商品（项）之间的联系。 寻找物品间的关联规则也就是要寻找物品之间的潜在
第11章 使用Apriori算法进行关联分析([代码][ch11]) 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。 关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集([代码][ch12]) FP 优点 因为 FP-growth 算法只需要对数据集遍历两次，所以速度更快。 FP树将集合按照支持度降序排序，不同路径如果有相同前缀路径共用存储空间，使得数据得到了压缩。 不需要生成候选集。 比Apriori更快
相关概念 1.关联分析 全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高，于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis，所发现的规则可
í一、概念 1、支持度support：数据集中A、B同时出现的频率，即 P(AB) = Freq(AB) / N 2、置信度confidence：在A出现的条件下，B出现的频率，即 置信度P(A->B) = Freq(AB) / Freq(A) 3、提升度lift：left = 支持度(AB) / 支持度(A) * 支持度(B) 注：提升度反应了关联规则中的A与B
本节内容： 1：理解关联分析及专业名词 2：关联分析指定数据结构-->transactions（事务结构） 3：关联分析规则规定流程 一、理解关联分析及专业名词 1.1：什么是关联分析： 有一个非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是这样的：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿
众所周知，移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集，挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本篇以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点，全面介绍了实践中行之有的数据处理算法，是在校学生和相关从业人员的必备读物。主要内容包括10大内容:◆分布式文件系统
自从毕业后，你多久没有进行过考试了?如果再给你一次重新考试的机会，你会怎么考?今天分享给大家的是python数据挖掘试题四十道，文末有答案，但希望你从接受挑战那一刻起，就像期末考试一样对待! 1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的
今天在编写项目时，需要得到“某演员所擅长的电影题材搭配”，最先想到的就是关联算法，再想到Apriori算法中的支持度指标很符合这一要求。 支持度（Support）：support（{X -> Y}） = 集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数 / 数据记录的个数 只要找到满足“最低支持度指标”的电
def Sigma(sequence): sigma=set() for itemset in sequence: for item in itemset: if item not in sigma: sigma.add(item) return sigma def VirticalDataset(sequence,sigma,minsup): dic={} for item in sigma: itemset=set() for i in range(len(sequence)): if item
apriori算法 参考链接： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6293298.html https://www.cnblogs.com/lsqin/p/9342926.html https://blog.csdn.net/antkillerfarm/article/details/60880477 # Apriori算法#自底向上，是否可以改进为自顶向下，先拆分，再频数统计#首先根据支持度将各元素中
关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利。当然，这家商店并没有这么做。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 Ap
单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现 B. 聚类C. 分类 D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷
许多商业企业运营中的大量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID。 购物篮数据 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题： 从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出
实验六、数据挖掘之关联分析 一、实验目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增长算法的基本原理 3. 学会用python实现Apriori算法 4. 学会用python实现FP增长算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. Pandas 三、实验简介 Apriori算法在发现关联规则领域具有很大影响力
关联分析是指从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。在大数据时代，关联分析是最常见的数据挖掘任务之一。 概述 关联分析是一种简单、实用的分析技术，是指发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述一个事物中某些属性同时岀
Apriori关联分析算法 Apriori 算法是挖掘产生关联规则所需频繁项集的基本算法，也是最著名的关联分析算法之一。 1. Apriori 算法 Apriori 算法使用了逐层搜索的迭代方法，即用 k-项集探索（k+1）-项集。为提高按层次搜索并产生相应频繁项集的处理效率，Apriori 算法利用了一个重要性质，该
1、Aprior算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质，即频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索(k+1)项集。首先，通
关联分析用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系，属于模式挖掘分析方法，其为人熟知的经典应用当属沃尔玛超市里“啤酒与尿布”的关系挖掘了。关联分析的应用领域非常多，当数据集类型比较复杂时，进行关联分析采用的手段也相对复杂，本篇从最简单的事务数据集着手，对关联分析进
线性回归 决策树 人工神经网络 聚类分析 关联规则 线性回归(Linear Regression) 连续变量 损失函数(似然函数) 预测函数和实际值误差的平方尽可能小 \[J(\theta)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m\frac{1}{2}(h(x_i)-y_i)^2\] 批梯度下降(batch Gradient descent，遍历所有数据集求误差
《一种利用差集的加权频繁项集挖掘算法 》提出了在研究概念格模型和差集 Diffsets 理论的基础上，构建一种利用差集的加权频繁项集格结构，该格结构通过差集性质快速计算加权支持度，满足向下封闭特性，更有利于高效生成加权频繁项集.。该方法能显著提高生成加权频繁项集的效率。
详细代码我放在github上:click me 一、实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据集说明 GroceryStore数据集 This data set contains transaction records of a grocery store in a month. Each line is a transaction, where the purchased items line in {}, separated by “,” (the s
一、论文目标：将差分隐私和频繁项集挖掘结合，主要针对大规模数据。 二、论文的整体思路： 1）预处理阶段： 对于大的数据集，进行采样得到采样数据集并计算频繁项集，估计样本数据集最大长度限制，然后再缩小源数据集；(根据最小的support值，频繁项集之外的项集从源数据集移除)
