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关联分析——关联规则的应用
1、在零售领域，关联规则挖掘的典型应用是购物篮分析。通过分析历史用户购买记录，可以揭示不同商品间的关联性，进而指导商品陈列、促销组合和个性化推荐策略，以增加销售量和客户满意度。这一应用不仅限于零售业，还扩展到诸如穿衣搭配推荐、情绪指标关联分析、气象关联分析和交通事故成因分析等多个领域。
2、首先，使用的相关性系数方法中，只能判断两个变量间的相关性，而通过关联分析得到的规则，可以判断多个变量之间的关系。其次，利用关联规则，多个变量同时与某个变量的相关关系不能直接测算，只能通过间接测算。
3、数据挖掘中的关联规则分析，是一种从海量数据中揭示项集间有趣关联的关键技术。在大数据背景下，它是数据挖掘任务中不可或缺的一员，尤其在商业分析领域展现显著价值。
4、关联规则主要应用在电商、零售、金融等领域，从顾客的购物行为分析中挖掘商品之间的关联性。它的三大核心概念是支持度、置信度和提升度。在实际操作中，可以通过关联分析来优化商品布局和促销策略，提升销售效率和顾客体验。支持度是一个关键概念，它指的是项集或规则在所有事务中出现的频率。
5、关联规则的本质是一种逻辑表达，表现为X导致Y，X和Y分别代表触发因素和结果。这种规则揭示了事件之间的相互影响和联系，即通过观察X的发生，可以推测出Y的可能性。
6、关联规则分析是数据挖掘领域中的一种重要工具，用于分析市场行为中的关联模式，如在购物场景中，当你购买一本书后，商家可能会推荐另一本书，这是因为通过分析购买记录，推断出常在一起购买的商品组合。让我们先了解关联规则分析中的基本概念： 项目（Items）： 商品，例如面包、牛奶、巧克力、黄油等。
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