Apriori模型。 什么是关联规则挖掘？ 如前所述，Apriori算法用于关联规则挖 ...

在各种数据挖掘算法中，关联规则挖掘算是比較重要的一种，尤其是受购物篮分析的影响，关联规则被应用到非常多实际业务中，本文对关联规则挖掘做一个小的总结。 首先，和聚类算法一样，关联规则挖掘属于无监督学习方法，它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式，现实生活中 ...

转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_72e6be570101o62r.html 在电商数据运营中，对于客户而言，有两个很重要的指标对于扩大销售规模是很重要的：第一，提高顾客重复购买次数；第二，提高客户订单中的Basket size（即购物篮 ...

名词： 挖掘数据集：购物篮数据 挖掘目标：关联规则 关联规则：啤酒=>尿布（支持度0.02，置信度0.6） 支持度：所有数据中有2%的购物记录包含了啤酒和尿布 置信度：所有包含啤酒的购物记录里有60%包含尿布 最小支持度阈值和最小置信度阈值。 项集：项（商品）组成的集合 K- ...

提到数据挖掘，我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过，这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别，对于离散数据的相关性分析； 常见的关联规则： 关联规则：牛奶=>卵子【支撑=2%，置信度=60%】 支持度：分析中的所有 ...

在进行数据分析过程中，我们通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点，使自己的结论更具备说服力，同时也让自己的论证思路更具备逻辑性和条理性。 今天老李就给罗列了6个常用的数据分析模型，并附上实际的案例讲解以及分析模板，希望能让大家快速掌握这些模型和方法！ 话不多说，上干货！ 1、RFM模型 ...

1 什么是购物篮分析 　　购物篮分析（Market basket analysis）是用来挖掘消费者已购买的或保存在购物车中物品组合规律的方法。这个概念适用于不同的应用，特别是商店运营。源数据集是一个巨大的数据 记录，购物篮分析的目的发现源数据集中不同项之间的关联关系。例如，购买鞋的顾客 ...

最近在学大数据这门课，课上讲到了一个关于尿布与啤酒的故事，说是发现在超市中尿布如果和啤酒放在一起能跟提高销量，原因是买尿布的多是父亲，这些人看到啤酒后就想买（这是什么逻辑）。当然，这个故事被证明 ...