京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
前几天拿到了数据挖掘基础教程一书,感觉部分算法是基于统计学的原理的,而统计学是可以通过Oracle来实现。
其次是为了观看德国vs西班牙的世界杯比赛,来了一点小小的兴致,动手写点小脚本。不过本文只是为了实现而实现的,没有做任何优化,有兴趣的话,大家可以玩一玩。
http://baike.baidu.com/view/1076817.htm?fr=ala0_1
关联规则是形如X→Y的蕴涵式,
其中且, X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或 right-hand-side, RHS) 。
关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比,即概率; =X^Y/D
置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比,即条件概率。 =(X^Y)/X
关联规则是有趣的,如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
若给定最小支持度α = n,最小置信度β = m,则分别通过以上的X^Y/D和(X^Y)/X,可获知是否存在关联
使用的原始数据
反范式后的数据
待统计项
--创建各个购买单元项视图
create view distinct_trans as select distinct tranobject from purchase;
--创建各个事务内部的购买单元项
create view all_trans as
--可以用wm_concat函数
SELECT tranid,MAX(tranobjects) tranobjects
FROM (select tranid,WMSYS.WM_CONCAT(tranobject) OVER(PARTITION BY tranid ORDER BY tranobject) tranobjects
from purchase
)
group by tranid;
--也可以用sys_connect_by_path函数
create view all_trans as
select tranid,substr(tranobjects,2) tranobjects from --格式化前面的逗号和空格
(
select distinct tranid,FIRST_VALUE(tranobjects) OVER(PARTITION BY tranid ORDER BY levels desc ) AS tranobjects --保留最大的那个
from
(
select tranid,sys_connect_by_path(tranobject,',') tranobjects,level levels --各购买事务的内部排列组合
from purchase
connect by tranid=prior tranid and tranobject
)
);
--对所有购买单元项进行排列组合,即数据挖掘的X^Y项
create view all_zuhe as
select substr(sys_connect_by_path(tranobject,','),2) zuhe
from (select distinct tranobject from purchase)
connect by nocycle tranobject
select * from all_zuhe
create view full_zuhe as
select a.zuhe X,b.zuhe Y from all_zuhe a,all_zuhe b
where instr(a.zuhe,b.zuhe)=0 and instr(b.zuhe,a.zuhe)=0
and not exists(select 1 from distinct_trans c
where instr(a.zuhe,c.tranobject)>0 and instr(b.zuhe,c.tranobject)>0)
select * from full_zuhe
create or replace view tongji as
select xy,xy_total,x,x_total,y,y_total,transtotal from
(
select y||','||x xy,
(select count(*) from all_trans a where instr(a.tranobjects,c.x||','||c.y)>0 or instr(a.tranobjects,c.y||','||c.x)>0) xy_total, --包含xy的事务数
y,
(select count(*) from all_trans b where instr(b.tranobjects,c.y)>0) y_total, --包含y的事务数
x,
(select count(*) from all_trans b where instr(b.tranobjects,c.x)>0) x_total, --包含x的事务数
d.transtotal --总事务数
from full_zuhe c,(select count(distinct tranid) transtotal from purchase) d
order by xy_total desc,x_total desc
)
select * from tongji where xy_total>=3 and y_total>=3
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22