电商数据挖掘之关联算法(2)数据分析师
在数据挖掘过程中,由于数据存在分散性和偶然性,因而在底层的数据关联上很难准确挖掘出强关联规则,进而也很难为我们决策提供参考。通常的解决的方案通常是引入概念层次,在较高的层次上,我们就可以通过“支持度和置信度”的框架来挖掘多层关联规则。
在《电商数据挖掘之关联算法(一):“啤酒+尿布”的关联规则是怎么来的》,我们介绍了关联规则的基本概念,这一期则以数据实例来看最著名的Apriori关联算法的演算过程。
从一家公司的销售记录中我们找到以下8条消费记录,并以3作为最小支持度,也就是说出现频率在3次以下的记录是被我们所忽略的。
所有满足最小支持度3的1项频集如下,其中的支持度是指该产品在整个数据集中出现的次数。比如牛奶出现了5次,而冰淇淋出现了3次。
递归执行,所有满足最小支持度3的2项频集如下,这其中出现最多的频集是{牛奶,面包}和{面包,果酱},各自出现了4次。
再次递归执行,所有满足最小支持度3的3项频集只剩下一条:
那么{牛奶,果酱,面包}就是我们要的满足最小支持度3的3项频集,也就是说牛奶、果酱和面包这三个商品是最经常被一起购买的。
概念层次的数据挖掘
在研究挖掘关联规则的过程中,许多学者发现在实际应用中,对于很多应用来说,由于数据分布的分散性,数据比较少,所以很难在数据最细节的层次上发现一些强关联规则。要想在原始的概念层次上发现强的(strong)和有意义的(interesting)关联规则是比较困难的,因为好多项集往往没有足够的支持数。
当我们引入概念层次后,就可以在较高的层次上进行挖掘。虽然较高层次上得出的规则可能是更普通的信息,但是对于一个用户来说是普通的信息,对于另一个用户却未必如此。所以数据挖掘应该提供这样一种在多个层次上进行挖掘的功能。
概念层次在要挖掘的数据库中经常是存在的,比如在一个超市中会存在这样的概念层次:蒙牛牌牛奶是牛奶,伊利牌牛奶是牛奶,王子牌饼干是饼干,康师傅牌饼干是饼干等。
如果我们只是在数据基本层发掘关系,{蒙牛牌牛奶,王子牌饼干},{蒙牛牌牛奶,康师傅牌饼干},{伊利牌牛奶,王子牌饼干},{伊利牌牛奶,康师傅牌饼干}都不符合最小支持度。不过如果我们上升一个层级,会发现{牛奶,饼干} 的关联规则是有一定支持度的。
我们称高层次的项是低层次项的父亲层次(parent),这种概念层次关系通常用一个DAG(directed acyclic graph,有向无环图)来表示。所谓有向无环图是指,任意一条边有方向,且不存在环路的图。这样我们就可以在较高的概念层次上发现关联规则。
支持度的设置策略
根据规则中涉及的层次和多层关联的规则,我们可以把关联规则分为同层关联规则和层间关联规则。多层关联规则的挖掘基本上可以沿用“支持度—置信度”的框架。不过,在支持度设置的问题上有一些要考虑的东西。
同层关联规则可以采用两种支持度策略:
统一的最小支持度。对于不同的层次,都使用同一个最小支持度。这样对于用户和算法实现来说都比较容易,但是弊端也是显而易见的。
递减的最小支持度。每个层次都有不同的最小支持度,较低层次的最小支持度相对较小。同时还可以利用上层挖掘得到的信息进行一些过滤的工作。层间关联规则考虑最小支持度的时候,应该根据较低层次的最小支持度来定。
以上我们讨论的基本上都是同一个字段的值之间的关系,比如用户购买的物品。换句话说就是在单维或者叫维内的关联规则,这些规则很多都是在交易数据库中挖掘的。
但是对于实际应用来说,多维的关联规则可能是更加有价值的。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14