(整理)数据挖掘-关联
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
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四、关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值 型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动 态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。 例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）= 2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而 在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打 印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层 次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维关联规则和多维关联规则。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联 规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的 一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则 只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段 的信息，是两个维上的一条关联规则。
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
Copyright © 2009, MANAGEMENT SCIENCE ASSOCIATES, INC.
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
小结：Apriori算法可以分为频繁项集的生成和关联规则的生成两 大步骤；FP-Growth算法可以分成FP-Tree的生成，频繁项集的生成和 关联规则的生成3大步骤。
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五、关联规则挖掘的相关算法
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五、关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是 基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关 联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和 预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小 支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集 合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定 义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被 留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。 Apriori算法可以产生相对较小的候选项目集，扫描数据库的次数由最大频繁 项目集的项目数决定。因此，该算法适合于最大频繁项目集相对较小的数据集中 的关联规则挖掘问题。 Apriori算法的两大缺点:1.可能产生大量的候选集；2.可能需要重复扫描数据库。
关联分析的目的：找出数据库中隐藏的关联网。一般用Support(支 持度)和Confidence(可信度)两个阀值来度量关联规则的相关性，引入 lift(提高度或兴趣度）、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
数据挖掘中的关联规则分析
数据挖掘中的关联规则分析数据挖掘是一种可用于科学、企业和社会等各个领域的分析工具，它可以帮助人们从大量数据中发现隐藏的模式和关联，进而提供预测和决策支持。
在数据挖掘中，关联规则分析是一种基本的技术手段，它可以帮助人们从数据中发现物品之间的相关性，进而为商业决策和市场营销提供支持。
本文将深入探讨数据挖掘中的关联规则分析技术，并介绍其在实际应用中的作用和优势。
一、什么是关联规则分析关联规则分析是一种从数据集合中挖掘出项之间相关性的方法。
在关联规则分析中，项是指数据集合中的元素，如商品、服务、用户等。
关联规则指的是一种表达式，描述了项之间的相互依赖关系。
例如，“购买牛奶->购买面包”，“购买啤酒->购买尿布”都是关联规则。
其中，->表示两个项之间的关系，如购买牛奶导致了购买面包。
在关联规则中，支持度和置信度是两个基本概念。
支持度指的是特定规则出现的频率，而置信度则指的是规则中推断项的可靠程度。
通过设定规则的支持度和置信度，可以将数据集合中的项划分为不同的组别，进而提供商业决策和市场营销的支持。
二、关联规则分析的应用场景关联规则分析可以用于各种领域，如商业、制造业、医疗保健、政府和社会等。
在商业领域中，关联规则分析被广泛应用于市场营销和推荐系统。
例如，在一个日用品店中，通过关联规则分析，店主可以了解到哪些商品之间存在关联性，进而安排这些商品的展示位置，以吸引消费者的注意力。
同时，店主也可以根据这些关联规则来制定折扣和促销活动，吸引更多的消费者。
在制造业中，关联规则分析可以帮助生产制造者更好地理解其生产线中物资之间的依赖关系，进而提高生产效率。
例如，在汽车制造工厂中，通过关联规则分析，制造者可以发现哪些零部件之间存在相关性，并根据这些相关性来规划零部件的库存和生产数量，以提高整个工厂的生产效率。
在医疗保健领域，关联规则分析可以用于疾病和药物的推荐。
例如，在一家医院中，通过关联规则分析，医生可以了解到哪些疾病之间存在相关性，进而推荐更有效的药物治疗方案，提高患者的治疗效果。
数据挖掘课程论文---关联分析
学生超市购买商品的关联性分析前言“啤酒与尿布”是超市商品布局的一个经典案例，它是说在美国的沃尔玛超市中，将啤酒和尿布这两个看起来毫不相关的物品摆放在相邻的位置。
其原因就是沃尔玛通过大量的数据分析，发现有非常多的年轻爸爸在购买尿布的时候会顺手购买一些啤酒，因此沃尔玛将这两样完全没有联系的商品放在了一起。
这是关联分析在商业中一个非常成功的案例。
关联分析在超市中的应用，不仅仅局限在上述的沃尔玛的对超市商品布局的改善，特别针对于我校学生超市的特点，应用关联分析能够了解学生的购物特点及习惯，从而改善超市环境，提高收益。
我校学生超市的特点：1.规模较小。
通常情况下，位于学校的超市其规模通常较小，由于这个特点，使得学生超市的布局改善的空间非常小。
2.商品相对较为单一。
作为学生超市，其服务对象基本都是学生，针对学生的特点，学生超市的商品通常以日用品为主，主要包括衣食住行中的食和住，此外有比较多的学习用品。
我校学生在学生超市消费的特点：1.购物以食物、生活用品和学习用品为主。
2.购物时间比较集中。
围绕着上课，学生在学生超市购物的时间主要集中在上午上课前、中午放学后、下午放学后以及晚自习后。
3.在超市停留时间较短。
通常情况下，我校学生在超市购物停留时间较短，更多的都是有目的性的购物。
正因为以上学生超市和学生购物的特点，我们在做关联分析的时候将商品主要集中在了食物、日用品和学习用品上。
数据来源于我校学生实验超市，采集了2012年9月21日——9月30日的数据。
数据整理我们所得到的数据主要存在的问题包括重复记录、存在退货等，因此主要使用EXCEL对存在重复记录和退货的情况处理。
删除重复记录，使得每一项小票（代表一个ID）说购买的某种商品的记录都是1次，从而避免数据重复对分析结果的干扰。
而对于退货的商品，这去除该项记录。
经过这两项的整理，最后共得到有效的商品消费记录为45006项。
关联分析数据分析主要使用的是SAS中的Enterprise Mining模块。
数据挖掘之关联分析
数据挖掘能做什么
相关性分组或关联规则 （Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
关联规则的实现原理: 从所有的用户购物数据中（如果数据量过大，可以选取一定的时间区间，如一年、一个季度等），寻找当用户购买了A商品的基础上，又购买了B商品的人数所占的比例，当这个比例达到了预设的一个目标水平的时候，我们就认为这两个商品是存在一定关联的，所以当用户购买了A商品但还未购买B商品时，我们就可以向该类用户推荐B商品。
聚类（Clustering）
一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
例子：
数据挖掘能做什么
STEP1
STEP2
我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能，这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。
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关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
数据关联
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
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关联规则
以产品分析为基础的关联推荐
以用户分析为基础的关联推荐
基于用户分析的推荐是通过分析用户的历史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书，那么就可以基于这个发现进行推荐。
(完整word版)数据挖掘实验报告-关联规则挖掘(word文档良心出品)
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘**: ***班级: 计算机1304学号: **********一、实验目的1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法；2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。
二、实验设备PC一台, dev-c++5.11三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程:四、实验步骤1.编制程序。
2.调试程序。
可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序, 得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1.C2.C3, 得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1.L2.L3。
代码#include <stdio.h>#include<string.h>#define D 4 //事务的个数#define MinSupCount 2 //最小事务支持度数void main(){char a[4][5]={{'A','C','D'},{'B','C','E'},{'A','B','C','E'},{'B','E'}};charb[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10];inti,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1;int count[100],temp;for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {//用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样, 不一样就保存, 一样就不保存for(k=0;k<x;k++){if(b[k]!=a[i][j]) ; else{flag=0;break;}}//用来判断是否相等 if(flag==1){b[x]=a[i][j];x++;}else flag=1;}}//计算筛选出的元素的支持度计数for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {for(k=0;k<x;k++){if(a[i][j]==b[k]) {c[k]++;break; }}}}//对选出的项集进行筛选, 选出支持度计数大于等于2的, 并且保存到d[x1]数组中for(k=0;k<x;k++){if(c[k]>=MinSupCount){d[x1]=b[k];count[x1]=c[k];x1++;}}//对选出的项集中的元素进行排序for(i=0;i<x1-1;i++){for(j=0;j<x1-i-1;j++){if(d[j]>d[j+1]){t=d[j];d[j]=d[j+1];d[j+1]=t;temp=count[j];count[j]=count[j+1];count[j+1]=temp;}}}//打印出L1printf("L1 elements are:\n");for(i=0;i<x1;i++){printf("{%c} = %d \n",d[i],count[i]);}//计算每一行的元素个数, 并且保存到n[]数组中for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++);n[i]=j;}//对a[][]数组的每一行进行排序for(i=0;i<D;i++){for(j=0;j<n[i]-1;j++){for(k=0;k<n[i]-j-1;k++) {if(a[i][k]>a[i][k+1]){t=a[i][k];a[i][k]=a[i][k+1]; a[i][k+1]=t;}}}}//把L1中的每一个元素都放在b2[i][0]中j1=x1;for(i=0;i<j1;i++){b2[i][0]=d[i];}//把L1中的元素进行组合, K=2开始, 表示x1个元素选K个元素的组合for(k=2;b2[0][0]!='\0';k++){ //u是用来计数组合总数的u=0;v=1;//v 是用来在进行输出各种组合的标识数 v=1 说明正在进行输出 for(i=0;i<100;i++){c2[i]=0;}for(i=0;i<j1;i++){for(i1=i+1;i1<j1;i1++) {for(j=0;j<k-2;j++) {if(b2[i][j]!=b2[i1][j]){flag1=0;break;}}//进行组合的部分if(flag1==1&&b2[i][k-2]!=b2[i1][k-2]){for(j2=0;j2<k-1;j2++){b21[u][j2]=b2[i][j2];}b21[u][k-1]=b2[i1][k-2];u++;}flag1=1;}}counter=0;for(i=0;i<D;i++) //a数组有5行元素{for(i1=0;i1<u;i1++) // 代表x1个元素选K个元素的所有组合总数 {for(j1=0;j1<k;j1++) //K 代表一个组合中的元素个数{for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) //逐个比较每一行的元素{if(a[i][j]==b21[i1][j1])counter++;}}if(counter==k)c2[i1]++; //把每种组合数记录在c2数组中counter=0;} }j1=0;temp=0;//这里的temp 是用来分行//对u种情况进行选择, 选出支持度计数大于2的*/for(i=0;i<u;i++){if(c2[i]>=MinSupCount) {if(v==1){printf("L%d elements are:\n",k);v=0;}printf("{");for(j=0;j<k;j++)//输出每种组合k 个元素{b2[j1][j]=b21[i][j];printf("%c,",b2[j1][j]);}j1++;printf("\b}");printf(" = %d \n",c2[i]);temp++;}}b2[j1][0]='\0';}}五、结果截图。
数据挖掘 之关联分析
数据挖掘之关联分析1. 什么是关联分析关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。
举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝——> ｛啤酒｝。
这就是使用关联分析方法所得到的结果，而关联分析所得到的结果，我们可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。
在进行关联分析时，我们常常会遇到这样两个问题：A. 从大型数据集中发现模式一般来说需要在计算上付出巨大的代价，甚至往往是impossble的，我们往往采用置信度和支持度的剪枝来解决这个问题。
B. 所发现的某些模式可能是虚假的，这个我们需要采用一些关联规则的评估来解决这个问题。
2. 基本概念A. 项集：在关联分析中，包含0个或者多个的项的集合称为项集。
如果一个项集包含k个项，那么就称为k-项集。
比如｛牛奶，咖啡｝则称为2项集。
B. 支持度：支持度用来确定给定数据集的频繁程度，即给定数据集在所有的数据集中出现的频率，例如s(X -> Y) = P(X,Y) / NC. 置信度：置信度则是用来确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度，即 c(X -> Y) = P(X,Y) / P(X)3. 关联分析算法的基本原理支持度和置信度的意义在于，支持度是一个重要的度量，如果支持度很低，代表这个规则其实只是偶然出现，基本没有意义。
因此，支持度通常用来删除那些无意义的规则。
而置信度则是通过规则进行推理具有可靠性。
用c(X->Y)来说，只有置信度越高，Y出现在包含X的事务中的概率才越大，否则这个规则也没有意义。
通常我们在做关联规则发现的时候都会设定支持度和置信度阈值 minsup 和minconf ，而关联规则发现则是发现那些支持度大于等于minsup 并且置信度大于 minconf的所有规则。
所以，提高关联分析算法效率最简单的办法则是提高支持度和置信度的阈值。
所以，通过上面的概念，我们可以很自然地想到，关联分析的基本算法：A. 找到满足最小支持度阈值的所有项集，我们称之为频繁项集。
数据挖掘的常用功能
数据挖掘的常用功能
数据挖掘是为了从大量无组织数据中发现有用信息的过程。
它是一种
从大批样本中帮助推断出更大趋势并找出需要的分析的数字加工技术。
数据挖掘具有很多普遍的功能，主要包括以下几点：
（1）数据整理和总结：数据挖掘可以帮助数据分析人员将原始数据进
行综合，挑出重要的有用信息。
它可以将大量混乱的数据表中的信息
归纳统计。
（2）关联分析：数据挖掘可以用来发现隐藏在数据中不易察觉的关联
关系，这对数据分析人员来说是一项绝佳成果。
它可以揭示出数据分
析者可能错过的有趣观点。
（3）相似度匹配：数据挖掘可以通过识别较大数据库中数据相似度较
高的数据，从而提高数据分析的有效性和准确性。
（4）异常检测：数据挖掘可以发现不同的异常模式，对于收集数据的
准确性和质量做出评估。
（5）预测分析：数据挖掘可以利用趋势数据预测未来可能发生的事情，这对数据分析人员和企业决策有重要的意义。
（6）精准营销：数据挖掘可以帮助企业找出有价值的客户群体，以便
企业进行更有效的营销。
（7）可视化展示：通过可视化界面逐步展示深度数据，也是数据挖掘
能够做的一个重要的功能。
它提供了一种清晰的方式，让我们看清数
据分析的规律和趋势。
（8）文本挖掘：数据挖掘还可以从文本信息中提取有用的信息，而且
可以在文本信息中提取情感，关系和其他有用的信息。
因此可以说，数据挖掘在决策分析、市场洞察等领域具有重要的作用。
随着数据挖掘的发展，它的有效能力也会得到进一步的提升。
数据挖掘中的关联规则挖掘
数据挖掘中的关联规则挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有用信息的过程。
将数据挖掘应用于商业领域，可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在客户，提高销售业绩。
而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个重要方法，它可以帮助我们发现数据集中项集之间的关联关系。
什么是关联规则挖掘？在数据挖掘中，关联规则挖掘是指通过挖掘数据集中的关联规则，从而发现数据集中的频繁项集之间的关联关系。
举个例子，在超市购物场景中，如果我们发现顾客购买了尿布，并伴随着啤酒的购买，那么我们就可以发现尿布和啤酒之间存在关联规则。
这个规则的意义就在于，我们一旦发现顾客购买了尿布，就有可能会购买啤酒，因此我们可以在超市中增加这两种商品的陈列位置，以提高销量。
如何进行关联规则挖掘？关联规则挖掘的过程如下：1.确定数据集和支持度阈值关联规则挖掘需要一个数据集，并且需要指定一个最小支持度阈值。
支持度是指所有包含该项集的事务数除以总事务数，即$supp(X) = \frac{count(X)}{|D|}$其中，X指数据集中的一个项集，count(X)指包含该项集的事务数，D指整个数据集。
2.寻找频繁项集频繁项集是指在数据集中出现次数超过最小支持度阈值的项集，即$\{X | supp(X) \geq minsupp\}$3.生成关联规则根据频繁项集生成关联规则，关联规则的形式为$X \rightarrow Y$其中，X和Y是项集，表示在购买X的情况下，也会购买Y。
关联规则的质量可以通过支持度和置信度来衡量。
4.衡量关联规则的质量关联规则的置信度是指在购买X的情况下，也购买了Y的概率，即$conf(X \rightarrow Y) = \frac{supp(X \cup Y)}{supp(X)}$其中，conf代表置信度，X和Y是项集，supp(X∪Y)代表同时包含X和Y的事务数，supp(X)代表X的支持度。
同时，也可以通过提升度来衡量规则的质量。
提升度是指在购买X的情况下，购买Y的概率是在没有购买X的情况下购买Y的概率的多少倍，即$lift(X \rightarrow Y) = \frac{conf(X \rightarrow Y)}{supp(Y)}$关联规则挖掘的应用场景关联规则挖掘可以被广泛应用于各种业务场景中，例如：1.零售业在零售业场景中，关联规则挖掘可以帮助零售商发现顾客之间的购买模式和趋势，从而提高销售额和客户忠诚度。
数据挖掘——第三章关联规则挖掘(2)
因此，从C3中删除{ I1, I2, I4}、{ I1, I3, I4}、{ I1, I3, I5}、 { I2, I3, I4}得：
可以改写如下所示的关联规则：
buys(X,”computer”)
buys(X,”antivirus_software”)
例5-2：闭的和极大的频繁项集。
假定事务数据库只有两个事务： { a1,a2, … ,a100 };{a1,a2, … ,a50}
最小支持度计数阀值min_sup=1。我们发现两个闭频繁项集和 他们的支持度,即C={{ a1,a2, … ,a100 }:1;{a1,a2, … ,a50}:2} 只有一个极大频繁项集：M={{ a1,a2, … ,a100 }:1}
集是不是频繁项集！
return Ck;
}
Prodedure has_infrequent_subset (c:candidate k-itemset;Lk-1:frequent(k-1)-itemsets) { //从第k项侯选项集Ck中，看它的(k-1)项子集是不是
第(k-1)项频繁项集中的项；
5.2.1Apriori算法：使用侯选产生发现频繁 项集；
5.2.2由频繁项集产生关联规则； 5.2.3提高Apriori算法的效率； 5.2.4不侯选产生挖掘频繁项集； 5.2.5使用垂直数据格式挖掘频繁项集；
1.2.1Apriori算法：使用侯选产生发现 频繁项集
1.Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
数据挖掘中的关联规则分析算法
数据挖掘中的关联规则分析算法数据挖掘是一种从大量数据中搜寻模式和隐藏信息的过程。
关联规则分析是数据挖掘中的一种常用算法，旨在找出数据集中存在的关联规则，即一组频繁同时出现的项目。
本文将介绍与关联规则分析算法相关的概念、方法和应用场景。
一、基本概念1. 支持度：支持度是指给定数据集中一个项目集的出现频率。
例如，支持度为10%表示项目集出现在数据集中的10%的事务中。
2. 置信度：置信度是指从包含给定项目集的事务中选择另一个项目时，选择该另一个项目的可能性。
例如，置信度为50%表示选择另一个项的时候，有50%的可能性该项与项目集一起出现。
3. 频繁项集：指在给定数据集中出现频率高于预定阈值的项集。
4. 关联规则：指一组频繁同时出现的项目的组合。
关联规则通常以形式“A→B”的规则呈现，其中A和B都是项目集。
二、算法流程1. 找出频繁项集：在给定数据集中寻找项集，其支持度高于预定阈值。
一个简单的方法是采用Apriori算法。
Apriori算法是一种基于遍历候选项并剪枝的算法。
该算法采用候选项和间隔查找技术来查找频繁项集。
2. 生成关联规则：从频繁项集中可以派生出关联规则。
对于生成的每个频繁项集，从中选择一个项，根据支持度和置信度的限制来判断该项是否应该从项集中删除。
3. 评估和筛选规则：评估确定的规则以确定它们的属实性。
使用给定支持度和置信度将每个分配的规则与数据集中的情况进行比较，来评估它的重要性。
（学习算法过程中需要使用训练数据）。
三、应用场景1. 购物篮分析关联规则分析可以用于购物篮分析，以确定哪些商品有更大的机会一起购买。
例如，当一个人购买了鸡蛋和面包时，可以推断出他们也可能购买牛奶。
2. 电子商务电子商务公司可以使用关联规则分析来推荐商品。
例如，当一个客户浏览了一件商品时，电子商务公司可以使用关联规则来推荐其他相关的商品。
3. 医疗诊断关联规则分析可以用于医疗诊断，以帮助医生快速识别疾病。
例如，当一个患者具有某种症状时，可以使用关联规则确定是否有其他相关症状，从而更快地诊断疾病。
数据挖掘中的关联规则挖掘技巧
数据挖掘中的关联规则挖掘技巧在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，可以从大量的数据集中发现数据项之间的相关关系。
关联规则挖掘技巧广泛应用于市场营销、生物信息学、网络安全等领域。
本文将介绍一些常用的关联规则挖掘技巧，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、支持度和置信度支持度和置信度是关联规则挖掘中常用的两个指标。
支持度衡量了一个规则在数据集中出现的频率，是指包含规则中的项集在数据集中出现的概率。
置信度衡量了规则的可靠性，是指在满足规则的前提下，满足规则中的结论的概率。
二、Apriori算法Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它基于一种称为“先验性原则”的思想。
该算法从频繁项集开始，逐步扩展项集的大小，直到无法继续生成更多的候选项集为止。
通过计算支持度和置信度，筛选出满足预设条件的关联规则。
三、FP-growth算法FP-growth算法是另一种常用的关联规则挖掘算法，它基于一种称为“频繁模式树”的数据结构。
该算法通过构建频繁模式树，避免了生成候选项集的过程，从而提高了挖掘效率。
FP-growth算法相对于Apriori算法在大数据集上具有更好的性能。
四、关联规则的评价在关联规则挖掘过程中，往往会产生大量的规则，如何评价这些规则的质量成为一个重要的问题。
常用的评价指标包括支持度、置信度、提升度等。
支持度和置信度在前文已经介绍过，提升度则衡量了规则中结论的独立性，是指在知道前提的条件下，结论的发生概率与事先已知的结论发生概率之比。
五、关联规则挖掘的应用关联规则挖掘技巧在实际应用中有着广泛的应用。
在市场营销中，可以通过挖掘顾客购买记录，发现商品之间的关联关系，从而进行精准推荐。
在生物信息学中，可以通过挖掘基因组数据，发现基因之间的相互作用规律，为疾病研究提供重要线索。
六、关联规则挖掘的挑战与发展趋势尽管关联规则挖掘技巧在许多领域都取得了广泛的应用，但仍然面临一些挑战。
例如，当数据集非常庞大时，关联规则挖掘算法的效率会受到限制。
数据挖掘——关联算法
数据挖掘——关联算法⼀、概念关联（Association）关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在⼀起。
关联规则（AR，Assocaition Rules）⽤于从⼤量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。
（购物篮分析）协同过滤（CF，Collaborative Filtering）协同过滤常常被⽤于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来⾃于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。
（推荐系统）⼆、关联规则1、相关数据指标两个不相交的⾮空集合X、Y，如果X -> Y，就说X -> Y是⼀条关联规则。
强度：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 ⾃信度（Confidence）：confidence（{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 / 集合X出现的次数效度：提升度（Lift）：度量规则是否可⽤的指标，描述的是相对于不⽤规则，使⽤规则可以提⾼多少，提升度⼤于1，规则有效 lift（{X -> Y}） = confidence（{X -> Y}） / support（{X -> Y}）2、计算步骤扫描数据集，统计⼀级候选集出现的次数清除不满⾜条件的候选项集，得到⼀级项集从⼀级项集中国，组合⼆级候选项集，统计数据集中它们出现的次数清除不满⾜条件的候选项集，得到⼆级项集从⼆级项集中，组合三级候选项集，统计数据集中他们出现的次数……将得到的项集作为结果返回⼤致过程如下：3、使⽤python实现关联算法（apriori算法）！apriori 包不⽀持DataFrame的数据格式，需要将数据转化为array数组#导⼊如下格式的数据#变换数据格式，然后通过apriori⽅法进⾏处理transform = data.groupby(by='交易ID').apply(lambda x: list(x.购买商品)).valuesresult = list(apriori(transform))输出result并观察，发现如下规律#该数据格式包含各种项集和所对应的⽀持度、⾃信度、提升度'''RelationRecord(items=frozenset({'可乐'}),support=0.4,ordered_statistics=[OrderedStatistic(items_base=frozenset(),items_add=frozenset({'可乐'}),confidence=0.4,lift=1.0)])'''#items = items_base + items_add#遍历result，得到每个项集（X 与 Y ，并得到相对应的⽀持度、⾃信度和提升度supports = []confidences = []lifts = []bases = []adds = []for i in result:supports.append(i.support)confidences.append(i.ordered_statistics[0].confidence)lifts.append(i.ordered_statistics[0].lift)bases.append(list(i.ordered_statistics[0].items_base))adds.append(list(i.ordered_statistics[0].items_add))#将结果转化为容易处理的数据框get_result = pd.DataFrame({'base': bases,'add': adds,'support': supports,'confidence': confidences,'lift': lifts})#得到如下的数据框，其中有不同项集及其对应结果，可通过关联规则得到符合的关联项三、协同过滤1、相关数据指标协同过滤简单来说就是利⽤某兴趣相投、拥有共同经验的群体的喜好来推荐⽤户感兴趣的信息。
数据挖掘中的关联规则挖掘技术
数据挖掘中的关联规则挖掘技术数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的一种技术，它通过对大规模数据的分析、处理、挖掘和建模等过程，发现有价值的知识和信息，提供决策支持和业务优化等功能，对企业的发展和决策起到了至关重要的作用。
其中，关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中非常常见和重要的技术之一，它可以通过构建数据集中的项集和频繁项集之间的关系模型，发现数据集中隐藏的规律和关联性，为企业优化和决策提供有力支持。
在本文中，我们将对关联规则挖掘技术进行介绍和探讨，旨在为读者深入了解该技术提供一定的参考和指导。
一、关联规则挖掘技术的基本概念关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中一种常见的算法，主要用于在大规模数据集中发现项集之间的关联关系。
关联规则是指两个或以上相关的项之间的逻辑关系，通常用“IF-THEN”语句的形式来表示。
例如，一个关联规则可能表示为：“如果用户购买了牛奶和鸡蛋，那么他们有51%的概率会购买面包。
”可以看出，关联规则挖掘技术主要是通过计算不同项集之间的支持度和置信度等指标来发现数据中的潜在关联关系。
在关联规则挖掘中，常用的几个基本概念包括：1、频繁项集：指在数据集中出现频率较高的项的集合，可以通过自底向上逐层扫描数据集，发现每个阶段出现频率高于最小支持度阈值的所有项的集合来获取。
2、支持度：指数据集中出现某个项集的比例，它可以用来衡量一个项集在数据集中的频繁程度。
支持度越高，说明项集越常出现。
3、置信度：指一个关联规则成立的概率，它可以用来判断规则是否具有实际的关联性。
置信度越高，说明规则越有可能成立。
4、提升度：指一个规则中后件项的出现是否依赖于前件项的出现，它可以用来衡量规则的强度和关联度。
二、关联规则挖掘技术的算法流程关联规则挖掘技术主要有两种算法：Apriori算法和FP-Growth算法。
1、Apriori算法Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法之一，主要是可以通过集合的包含关系来枚举所有可能的频繁项集。
数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结
数据挖掘中的关联规则挖掘方法总结数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和有用信息的过程。
在数据挖掘的众多任务中，关联规则挖掘是其中一项重要的技术。
关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间相互关联的方法，它可以帮助我们了解数据之间的关联性，从而做出更好的决策。
在数据挖掘中，关联规则挖掘的目标是通过发现频繁项集和关联规则，揭示数据之间的关联性。
频繁项集是在数据集中经常出现的项集，而关联规则则是描述这些项集之间的关联关系。
关联规则通常具有形如“A->B”的形式，表示A与B之间存在关联。
为了完成关联规则挖掘的任务，有许多方法被提出并得到了广泛应用。
下面将对其中的三种经典方法进行介绍和总结。
1. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘方法。
它的基本思想是通过逐步构建更大的频繁项集，然后生成关联规则。
Apriori算法的核心概念是“先验原则”，即如果一个项集不频繁，那么它的超集也一定是不频繁的。
Apriori算法的过程分为两个主要步骤：频繁项集的生成和关联规则的生成。
频繁项集的生成通过扫描数据集来计算每个项集的支持度，并根据设定的最小支持度阈值来筛选出频繁项集。
关联规则的生成通过对频繁项集进行相应的操作和筛选，以获得具有足够置信度的关联规则。
2. FP-growth算法FP-growth算法是另一种常用的关联规则挖掘方法。
相比于Apriori算法，FP-growth算法具有更高的效率。
FP-growth算法的核心数据结构是FP树，该树的节点表示项集中的某项以及它的计数。
FP-growth算法首先通过建立FP树来表示数据集，并通过压缩和剪枝来减少树的规模。
然后，通过递归遍历FP树来生成频繁项集和关联规则。
FP-growth算法的关键优势在于只需对数据集进行两次扫描，大大提高了挖掘效率。
3. ECLAT算法ECLAT算法是一种基于垂直数据表示的关联规则挖掘方法。
与Apriori算法和FP-growth算法不同，ECLAT算法使用的数据表示方式不是水平数据集，而是垂直数据集。
数据挖掘方法——关联规则(自己整理)
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一、关联规则概念
关联分析（Association analysis）：就是从给定的数据集发现频繁出 现的项集模式知识（又称为关联规则，association rules）。
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下： 1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。 布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值 型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动 态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。 例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入） =2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。 2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。 在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而 在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打 印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层 次之间的多层关联规则。 3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维关联规则和多维关联规则。 在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联 规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的 一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则 只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段 的信息，是两个维上的一条关联规则。
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则与聚类分析
知识点归纳数据挖掘中的关联规则与聚类分析数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助人们从大规模数据中发现关联性和规律性。
在数据挖掘的过程中，关联规则与聚类分析是两个常用的方法。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、关联规则关联规则是一种常见的数据挖掘技术，它可以用来描述数据集中的项目之间的相互关系。
关联规则通常采用 IF-THEN 形式的逻辑表达式来描述，其中 IF 部分称为前提（antecedent），表示规则的条件；THEN 部分称为结果（consequent），表示规则的结论。
关联规则挖掘的过程一般分为两个步骤：发现频繁项集和生成关联规则。
1. 发现频繁项集频繁项集指的是在数据集中经常一起出现的项目集合。
发现频繁项集的目的是为了找到具有一定频率出现的项集，这些项集可以作为生成关联规则的基础。
常用的发现频繁项集的算法包括 Apriori 算法和FP-growth算法。
2. 生成关联规则在发现了频繁项集之后，可以利用它们来生成关联规则。
关联规则的生成一般遵循以下两个原则：支持度和置信度。
- 支持度（support）：指某个项集在数据集中出现的频率。
通常设置一个最小支持度阈值，只有满足该阈值的项集被认为是频繁项集。
- 置信度（confidence）：指某个规则在数据集中成立的可信程度。
计算置信度时，通过统计包含前提和结果的项集的出现次数，从而得到规则的置信度。
关联规则在实际应用中有着广泛的应用，例如购物篮分析、市场推荐等领域。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的另一个重要技术，它可以将数据集中的对象划分为若干个组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类分析有助于我们发现数据中隐藏的结构和模式。
聚类分析的过程一般涉及以下几个步骤：1. 选择合适的相似性度量相似性度量可以衡量不同对象之间的相似程度。
对于不同类型的数据，选择合适的相似性度量十分重要。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
数据挖掘中的关联规则分析方法
数据挖掘中的关联规则分析方法数据挖掘是一种从大量数据中挖掘出有价值信息的技术。
而关联规则分析是数据挖掘中常用的一种方法，用于发现数据集中的相关关系。
本文将介绍数据挖掘中的关联规则分析方法，以及它的基本原理和应用领域。
一、关联规则分析方法简介关联规则分析是一种用于发现数据集中隐含关系的技术。
它能够帮助我们了解数据集中的项集之间的关联性，从而可以用来做出预测、推荐等。
关联规则分析的核心思想是找到数据集中频繁出现的项集，并根据支持度和置信度等指标来评估项集之间的关联程度。
二、Apriori算法Apriori算法是关联规则分析中最经典的算法之一。
它基于频繁项集的定义，通过递归地产生候选项集，并利用候选项集的支持度进行筛选，最后得到频繁项集。
Apriori算法的主要步骤包括：扫描数据集，生成候选项集，计算支持度，筛选频繁项集。
三、FP-growth算法FP-growth算法是Apriori算法的改进算法，它采用了不同的数据结构来提高算法的效率。
FP-growth算法通过构建频繁模式树（FP-tree）来表示数据集，并根据树的节点连接方式来挖掘频繁项集。
相比于Apriori算法，FP-growth算法具有更高的效率和更小的内存消耗。
四、关联规则评估指标在关联规则分析中，我们需要对生成的关联规则进行评估和选择。
常用的关联规则评估指标包括支持度、置信度、提升度等。
支持度指标可以衡量一个规则在数据集中出现的频率，置信度可以衡量规则的可靠性，而提升度可以反映规则的独特性。
五、关联规则分析的应用领域关联规则分析在很多领域都有着广泛的应用。
比如在市场营销中，可以利用关联规则分析来挖掘潜在的商品之间的关系，从而制定针对性的促销策略。
在电子商务中，关联规则分析可以用来做商品推荐。
在医疗领域，可以运用关联规则分析来挖掘患者的病因和治疗方法等。
六、总结关联规则分析是数据挖掘中常用的方法之一，可以帮助我们发现数据集中的相关关系。
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数据收集及处理数据描述：本文的所采用的数据集来源于网络数据中心数据堂所提供的，来自主要电商平台：京东，淘宝，天猫，亚马逊，一号店的2013年10月20日至2013年10月22日的爽肤水交易信息。
数据集主要分为3个部分，第一部分为各平台上爽肤水的交易记录，单日的交易数据包含了19203条交易记录，14个变量，变了包括商品ID，电商名称，日期，商品名称，商品URL，促销价，商品销量销售额，店铺名称，店铺等级，品牌功效，适合皮肤，容量，如图所示为在EXCEL中打开的京东在2013年10月20日的交易数据。
第二部分为买家购买后的评价，单日包含925条的评论信息，6个变量，变量包含商品ID，购买时间，评论时间，昵称，评分，评论内容，如图所示就是2013年10月20日京东的评论信息。
第三部分为品牌数据集，一共51990条数据，7个变量，包括类目，品牌，电商平台，平均价格，日总销量，对应商品ID。
如图所示就是2013年10月20日所有电商平台的评判信息。
本论文所采用的数据全部来自于知名网络数据中心数据堂，具有相当的可信度。
经过对数据的观察，为了使得研究过程能够更加方便，我们选择数据较为完整并且有序的自于京东平台的交易信息。
由于本文目的是建立如何选择商品的模型，因此不会对结果造成影响。
数据初步处理：本轮问所有的数据都采用SAS中SQL语言与EXCEL相结合进行处理。
先对对京东平台上爽肤水的交易记录进行处理。
首先应该去掉与本文研究不相关的信息。
由于电商名称，日期，店铺名称与本文研究目标不匹配，同时在京东平台上并没有店铺信息，商品名称内容包含于品牌名称等其他变量中。
因此我们只选择其中的变量：商品ID，促销价，商品销量销售额，品牌功效，适合皮肤，容量。
将源数据导入SAS之后采用EM模块的InputData节点对销量变量进行描述性统计如图所示：我们可以发现,其中大多数商品的销售额都为0，是因为这里仅仅采用3天的交易数据，所以大多都没有销量。
因为没有销量的商品对本文的并无研究意义，因此我们只研究销售量大于0的商品。
采用SQL语言将3日的交易数据合并，并选取所需变量，并且将相同的商品进行合并。
Proc sql;CREATE table Homework.JD asselect * FROM Homework.JINGD1UNION ALLselect * FROM Homework.JINGD2UNION ALLselect * FROM Homework.JINGD3;Proc sql;CREATE table Homework.JDNEW asselect ID,PRICE,SUM(Q) as Q,SUM(INCOME) as INCOME,BRAND,EFFECT,SKIN,CAP from Homework.JDwhere Q>0GROUP BY ID;处理后的结果在SAS中打开的部分内容如下：为了使得变量能够满足分析的要求我们将利用EXCEL对数据进行预处理。
对于容量这一变量，格式为“500ml”或者“100ml + 10ml + 10ml”因此我们采用两个变量来描述，CAP和COMB，CAP表示容量的大小，我们这里将100ml以下定为小瓶，300ml以下为中瓶，以上为大瓶。
COMB为一个二元变量，1表示存在套装的情况，0则表示为单瓶。
处理之后结果为：对于功能这一变量，我们通过建立数据透视表查看结果。
EFFECT 汇总NULL 22保湿补水687保湿补水，控油平衡17保湿补水，控油平衡，美白祛斑 1保湿补水，控油平衡，美白祛斑，细致毛孔25保湿补水，控油平衡，美白祛斑，细致毛孔，祛皱抗衰8保湿补水，控油平衡，美白祛斑，细致毛孔，深层清洁 2保湿补水，控油平衡，美白祛斑，细致毛孔，深层清洁，祛皱抗衰26因此我们将采用一系列的二元变量E_BS(保湿)，E_KY(控油)，E_MB(美白)，E_XZ(细致毛孔)，E_KS(抗衰老)，E_QJ(清洁0来表示该品牌是否具有该种功效。
处理结果为：对于适合肤质这一变量同样采用数据透视表来查看：SKIN 汇总干性38干性、混合性 1混合型至油性 1混合性48混合性，干性 1混合性，油性 5混合性，油性，干性 1混合性，中性24混合性，中性，干性 1混合性，中性，干性，敏感性 3混合性，中性，油性12混合性，中性，油性，干性20混合性，中性，油性，干性，敏感性7混合性，中性，油性，干性，敏感性，所有肤质 2混合性，中性，油性，干性，所有肤质 6敏感性11偏干 1是 2所有肤质880推荐中性、干性、混合性及各种缺水性干燥肌肤。
1油性31油性及混合性肤质 2中性23中性，干性 1中性，油性 1中性及干性 1我们可以发现其中大多数产品都适用于所有肤质，因此我们将采用一个二元变量BSKIN来描述适合肤质这一变量，1带表适合所有肤质，0代表针对部分肤质。
处理部分结果如下：之后，对买家购买后的评价数据集进行处理。
由于技术方面的缺乏，本论文仅采用评分作为消费者对商品评价的唯一方式。
评价数据集中的数据来源于2013年10月20号到22号三天的时间产生的评论信息，因此有部分评论并不针对在这三天中所交易的商品，没有研究意义。
用SQL选择研究所需数据，并求评分的均值，方法如下：Proc sql;CREATE table Homework.SCORCE asselect ID,A VG(SCORCE) as SCORCE from Homework.PLGROUP BY ID;Proc sql;CREATE table Homework.JINGDONG asselect * from Homework.SCORCE a FULL JOIN Homework.JDNEWon a.ID=b.ID根据EM节点产生的统计信息如下我们可以发现SCORCE变量存在缺失值，因为并非所有商品都被评价，我们将保留缺失值。
对于品牌信息的描述：根据EM节点查看BRAND变量的统计信息如下：我们发现仅选择销量大于0的品牌，也存在着大量的变量，并且品牌名称并不能作为判断品牌优劣的依据。
在我们分析品牌效应的过程中，BRAND这一变量并不能表示品牌效应的作用。
因此我们将通过第三个数据集，产生一个新的变量SBRAND来对品牌进行分析。
第三个数据集代表的是全部主要电商平台，所有品牌的交易信息。
根据人的从众心理。
我们将按照全部电商平台中，品牌的总销量的排名来作为评判品牌优劣的标准。
利用SQL语言将3天的交易总量合并，并选择所需数据：Proc sql;CREATE table Homework.qtest asSELECT ID,BRAND,SUM(SALE) as SALE(select * FROM Homework.q20UNION ALLselect * FROM Homework.q21UNION ALLselect * FROM Homework.q22);由于京东平台并非包含全部品牌，因此我们只采用在京东上有销售的评品牌进行研究，用SQL语言进行选择，并将该表与原表连接：Proc sql;CREATE table Homework.SORTB asselet * from HOMEWORK.Qtest awhere a.BRAND in (select BRAND FROM HOMEWORK.JINGDONG);在SAS中查看部分结果：可以发现，并非在全网销量高的品牌在京东平台上销量就高，这表名数据满足我们的假设，即品牌并不是唯一决定销量的原因。
经过预处理之后的数据变量如下表：变量名称变量内容ID 商品IDQ 商品销售量PRICE 商品单价INCOME 商品销售额BRAND 品牌名称EFFECT 品牌功效描述SKIN 品牌所适合肤质SCORCE 商品打分CAP 商品的容量COMB 商品是否套装SALE 品牌全网销量排行E_BS 保湿功能E_KY 控油功能E_MB 美白功能E_XZ 细致毛孔功能E_KS 抗衰老功能E_QJ 清洁功能BSKIN是否适合所有肤质关联分析：为了研究主要哪些因素影响影响到销售量，我们首先对数据进行关联分析。
首先对数据进行预处理，为了进行关联分析我们需要采用EM中的TRANSFROM节点Q,PRICE,SCORE,SALE进行分类预处理处理，以Q为例：如下图所示，将Q分为3个部分：分类结果为：将所有变量改为分类变量并且加上标识符，最终结果为：通过转置然后进行关联分析，我们只关注Q变量，即只关注销量受到那些因素的影响。
首先，对于Q3类，即销量高的一类变量进行分析。
结果如下：根据结果我们可以“保湿1”以及S3的置信度是最高的，但总体的支持度和置信度都比较低。
通过观察数据我们发现，由于数据本身的特点，其中销量较低的商家占相当大的比重，因此Q3部分的支持度会非常低。
同时Q的分类的阈值为1，10当阈值过大时，如1,20时Q3的占比会小于5%。
但当阈值较小时，代表了有一部分实际并非属于Q3类的样本被归纳入Q3，从而就导致了置信度较低，但结果依然具有说服力。
从结果我们可以看出，对于保湿类产品中好的品牌的销量是其中销量最好的商品。
同时SC2，或者P1即评分高的商品或者价钱便宜的商品也会有很好的销量。
对于Q2类，即销量中等的一类变量进行分析。
在研究哪些因素能够提高销量的时候，我们只关注哪些变量存在的时候会提高销量，如产品拥有美白功效，或者拥有保湿功效，但不关注没有保湿功效这一关联规则。
在SAS中对关联结果进行筛选：关联结果为：根据关联分析结果我们可以看出，符合“大瓶，P1，COMB1,1”的商品能够具有中等的销量，即在同类商品中大瓶便宜适合所有肤质并且是成套出售的商品具有相对更高的销量。
同时，通过别的关联规则我们可以发现，S3也是一个重要的因素，即在同类商品中，消费者还是倾向与购买公知度较高的商品。
对于Q1类，即销量较低的一类变量进行分析。
本文关联分析Q1类的主要目的是想了解怎样的商品在电子商品平台上并不收到消费者欢迎，因此，我们更关注的应该是商品不具有哪一些功能，而不去关心商品具有哪一些功能，因此将在生成关联规则后进行如下筛选：筛选后的关联规则如下：根据关联规则我们可以看出，销售量低的商品通常具有以下特点。
首先是消费者评论商品的较低，或者为没有评论。
同时消费者在选择品牌的时候也不去选择不熟悉的品牌即S1，S2的品牌。
同时消费者也要求商品应该有保湿功能，并且更加倾向与套装的商品。