第九讲 关联度分析
报告中的关联分析技巧与策略
报告中的关联分析技巧与策略导言：在现代信息时代，数据成为决策的关键因素之一。
无论是商业领域、社会科学还是学术研究，关联分析技术都被广泛应用于数据挖掘与分析。
本文将围绕报告中的关联分析技巧与策略展开讨论，介绍关联分析的概念与基本原理，并针对不同场景提出相关的分析方法和应用策略。
一、关联分析的概念与基本原理关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的关联规则。
关联规则表示数据集中项之间的频繁关联关系，即某些项的同时出现频率较高。
关联规则的形式可以表示为“A→B”，表示在数据集中，当事物A出现时，事物B也很可能同时出现。
二、关联分析的算法与工具1. Apriori算法Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一，它通过生成候选项集和筛选频繁项集的方式来发现关联规则。
Apriori算法基于Apriori原理，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。
通过不断迭代生成候选项集和筛选频繁项集，可以高效地发现数据集中的关联规则。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，它基于FP树（Frequent Pattern Tree）的数据结构进行频繁项集的挖掘。
FP-Growth算法通过两次遍历数据集构建FP树，然后通过FP树的头指针表和条件模式基来发现频繁项集，避免了生成候选项集的过程，提高了算法的效率。
3. 关联分析工具目前市面上有许多可用于关联分析的工具，比如Weka和R语言中的arules包等。
这些工具提供了简便易用的接口和函数，可以方便地进行数据预处理、关联规则挖掘和结果展示。
三、关联分析在市场营销中的应用1. 交叉销售关联分析可以帮助企业发现销售数据中的关联规律，从而进行精确的产品定位和交叉销售。
例如，通过分析顾客购买历史数据，可以发现某些商品之间存在较强的关联性，然后推荐给顾客购买，刺激消费。
2. 购物篮分析购物篮分析是一种常见的关联分析应用，它通过分析顾客购物篮中的商品组合，发现顾客购买习惯和偏好。
关联规则与关联分析PPT课件
• 2．使用Apriori性质剪枝：频繁项集的所有子集必须是频 繁的，对候选项C3，我们可以删除其子集为非频繁的选项：
– {所A,以B,删C}的除2这项个子选集项是；{A,B},{A,C},{B,C}，其中{A,B}不是L2的元素，
–
{A,C,E}的2项子集是{A,C},{A,E},{C,E}，其中{A,E} 所以删除这个选项；
confidence( A B) P( A | B) sup port _ count( A B) sup port _ count( A)
• 每个关联规则可由如下过程产生：
– 对于每个频繁项集l，产生l的所有非空子集；
– 对于每个非空子集s，如果
则输出规则“
” sup port _ count(l) min_ conf
• 关联规则的两个兴趣度度量
– 支持度 buys ( X , "computer") buys ( X , "software") – 置信度 [sup port 2%, confidence 60%]
第五页，共36页。
• 关联（association）：两个或多个变量的取值之间存 在某种规律性。
集c’，使得每个包含c的事务也包含c’）
• （最大的频繁模式和频繁闭项集可以用来减少挖掘中产生的频繁项 集）
第十八页，共36页。
由事务数据库挖掘单维布尔关联规则
• 最简单的关联规则挖掘，即单维、单层、布尔关联
规则的挖掘。
Transaction ID Items Bought
最小支持度 50%
2000 A,B,C
关联规则与关联分析
第一页，共36页。
20191120研究生专题——关联分析
✓ 当n趋向无穷时，Dn趋向0，但是Dn变化速度 与有很大关系。
✓ 当很小时，Dn趋近0的速度很慢； ✓ 当接近0.5时，Dn收敛趋近的速度很快。
• D 和r2反映了LD的不同方面，在不同条件下表现不
同。
• R2反映了重组史和突变史, 而 D 仅反映重组史。 • D 准确地估测重组差异, 但样本较小时发现4 种等位
基因低频率组合的可能性大大减小, 因此 D 不适宜
小样本研究中的应用。
• r2可以提供标记是否能与 QTL 相关的信息, 因此 LD 作图中通常采用 r2来表示群体的 LD水平。
➢ 连锁不平衡（LD）：就是同一染色体上不同位点上等位基 因的非随机组合(non-random association)。
➢ 单倍型：指一条染色体上紧密连锁的分子标记位点的等位基 因倾向以一个单元传递给后代。
2021/4/15
9
➢人类HLA基因的遗传：人体细胞为二倍体型，两个单倍型分
别来自父亲和母亲，共同组成个体的基因型（genotype）。
Maize Inbred Lines
Very low genetic diversity
In wh2ic-h4c%ate(g~o1r2y 0d0o)thoef maize genes 20G21e/4n/1e5s that contribute tgoeangersorneosmpoicnhstraiabvilteesfuhonarvdYeeObrUgeRoenntretaaisrtgebeleetlsocntoigfo?snelection33.
关联分析
2 关联分析模型：GLM、MLM
(1). GLM
y = marker effect + population structure + residual
使用TASSEL软件的GLM（General linear model）程序，是将各个体Q 值作为协变量，对标记变异分别与各个性状的表型变异进行回归分析。 GLM回归方程是：
其中Yj是第j个材料数量性状测定值,Ipj是第j材料第p等位变异出现的 指示变量,β是群体各位点各等位变异的平均效应,X1j～Xkj是第j材料 基因组变异源于第1~k群体的概率Q值，β1～βk是亚群体各位点各等 位变异的平均效应，ε是残差。
(2). MLM y = marker effect + population structure + K + residual
(a) ideal sample with subtle population structure and familial relatedness (b) multi-family sample
(c) sample with population structure
(d) sample with both population structure and familial relationships
不同的样本具有不同的群体结构特征。
(1).人类疾病的研究中一般选用TDT来分析基于数个较小家 系的样本的遗传基础(Corder et al. 1994)，而对于数量性状 的检测则选用TDT (QTDT)来分析。 (2).GC和SA这两种方法常用于存在群体结构的样本，且通 用于人类和植物关联分析研究。当选用GC分析时，则先 假定群体结构对所有位点的影响相同，然后用一组随机标 记来评估群体结构对测验统计产生的影响程度(Devlin and Roeder 1999)。 (3).SA分析是用一组随机标记来计算材料相应的Q值(第个 材料的基因组变异源于第个群体的概率)，然后将Q值作为 协变量纳入到随后的一般线性回归或逻辑回归统计分析中 (Pritchard et al. 2000; Falush et al. 2003)。
在报告中使用关联性分析进行数据解读
在报告中使用关联性分析进行数据解读一、什么是关联性分析关联性分析是一种统计方法，用于确定两个或多个变量之间的关系。
它可以帮助我们了解变量之间的相互作用，并揭示出可能存在的因果关系。
在数据分析中，关联性分析常用于探索变量之间的相关性，并帮助我们解读数据。
二、为什么要使用关联性分析1. 发现潜在关系：通过关联性分析，我们可以发现数据中可能存在的潜在关系。
例如，在营销分析中，我们可以通过分析顾客购买记录和推广活动之间的关联性，了解哪些推广活动对销售业绩有积极影响，从而优化营销策略。
2. 预测未来趋势：通过观察变量之间的关联性，我们可以预测未来的趋势。
例如，通过分析天气数据和销售数据之间的关联性，我们可以预测某种商品在不同天气条件下的销售情况，为供应链管理提供参考。
3. 解释数据：关联性分析可以帮助我们解释数据背后的原因和机制。
通过分析变量之间的关联性，我们可以了解各个因素对结果的影响程度，从而找出影响因素并提出改进措施。
三、关联性分析的常用方法1. 相关系数分析：相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的指标。
通过计算相关系数，我们可以了解两个变量之间的相关性强弱及正负方向。
例如，在销售分析中，我们可以通过计算销售额与广告投放费用之间的相关系数，来判断广告对销售的影响。
2. 散点图分析：散点图是一种显示两个变量之间关系的可视化工具。
通过绘制散点图，我们可以直观地看出两个变量之间的趋势以及散布的程度。
例如，在人口统计学中，我们可以通过绘制散点图来观察年龄和收入之间的关联性。
3. 回归分析：回归分析是一种用于建立变量之间关系模型的方法。
通过回归分析，我们可以确定一个或多个自变量与因变量之间的数学关系，并用于预测和解释数据。
例如，在金融领域，我们可以通过回归分析建立股价与宏观经济指标之间的关系模型。
四、案例分析：关联性分析在市场营销中的应用以某互联网公司为例，研究不同广告渠道对用户购买意愿的影响。
首先，通过相关系数分析，计算不同广告渠道与用户购买意愿之间的相关系数。
第九讲 平行研究的相关问题
一是人类各民族的文化，往往具有一定的普适性与差异性。
普适性体现在两个方面：
首先，人类社会具有相似的发展阶段。早在19世纪中叶，马克思、恩格斯就将人类社会的发展分成了五种形态，即“原始”、“奴隶”、“封建”、“资本”、“共产”，表明了各民族生产关系的类同。
比利时学者曼德尔，曾经将人类的资本主义社会分成早期、自由和晚期三个阶段。
东方则更侧重“美”与“善”的结合，强调文艺的教化作用。
5）从理论形态上看，西方的美学更具有分析性和系统性，东方的美学更带有直观性与经验性。亚氏把戏剧分解成各个部分，对每一个部分和构成因素进行细致分析。
康德与黑格尔，创造性地发展了辩证逻辑，让美学形成了一个庞大的、严整的体系。中国的美学经验形态居多，大多是诗人、艺术家的创作经验谈，具体、细致、生动，缺少系统性。
讨论三：中希神话的对比分析
中国神话的人物大多是开天辟地的英雄，具有献身精神，且大多不食人间烟火，极少情欲，其形体往往是“人”与“兽”的结合。
而希腊神话则往往是人神同形，有人的弱点，他们有的偷情、有的爱嫉妒，有的好争吵。如宙斯、赫拉、普罗米修斯，莫不如此。
希腊神话
中的众神之王
宙斯
希腊神话中的
众神之母后
右者为钱钟书
中者为其女儿
多么幸福的
一家人
《李渔论戏剧结构》揭示了中西戏剧结构的差异性：
李渔在《闲情偶记》中提出两点：一是一本戏演一个人的一生的故事；二是故事通体承上接下，血脉相连。
这种戏剧结构理论，与亚氏所说的悲剧故事的整一性，表面上非常接近，其实，是性质不同的两种结构。
清代
戏剧理论家
李渔
憔悴的样子
古代思想家孟子
很自信的样子
关联分析基本概念与算法ppt课件
2/5 频繁项集（Frequent Itemset） – 满足最小支持度阈值（ minsup ）的
先验原理（ Apriori principle）
先验原理:
– 如果一个项集是频繁的，则它的所有子集一定也是频繁 的
相反，如果一个项集是非频繁的，则它的所有超集 也一定是非频繁的:
– 这种基于支持度度量修剪指数搜索空间的策略称为基于 支持度的剪枝（support-based pruning）
– 这种剪枝策略依赖于支持度度量的一个关键性质，即一 个项集的支持度决不会超过它的子集的支持度。这个性 质也称为支持度度量的反单调性（anti-monotone）。
4
Bread, Milk, Diaper, Beer
关联规则的强度
5
Bread, Milk, Diaper, Coke
– 支持度 Support (s) 确定项集的频繁程度
Example:
{M,iD lkia}p e Bree
– 置信度 Confidence (c) 确定Y在包含X的事 务中出现的频繁程度
Brute-force 方法:
– 把格结构中每个项集作为候选项集
– 将每个候选项集和每个事务进行比较，确定每个候选项集 的支持度计数。
Transactions
TID Items
1 Bread, Milk
2 Bread, Diaper, Beer, Eggs
大数据分析师如何进行数据分析的关联分析
大数据分析师如何进行数据分析的关联分析随着大数据时代的到来和应用的普及，数据分析师的需求越来越大。
作为一名数据分析师，关联分析是我们日常工作中的重要环节之一。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据分析的关联分析，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、什么是关联分析关联分析是一种用于发现数据集中项与项之间的关联关系的技术。
它可以帮助我们发现数据集中的潜在规律，揭示变量之间的相关性，并通过这些相关性对未来的数据进行预测。
二、关联分析的基本原理在进行关联分析之前，我们首先需要了解几个基本概念。
其中最重要的是“支持度”和“置信度”。
- 支持度：指的是一个项集在数据集中出现的频率，在关联分析中通常用百分比来表示。
支持度越高，说明该项集出现的概率越大。
- 置信度：指的是在一个项集出现的情况下，另外一个项集也同时出现的概率。
置信度越高，说明两个项集之间的关联性越强。
基于以上原理，我们可以通过以下步骤进行关联分析：1. 收集数据：首先，我们需要收集与分析主题相关的数据。
这些数据可以是来自企业内部的数据库、网络爬虫等多种渠道。
2. 数据清洗：收集到的数据可能存在噪声和冗余，我们需要对其进行清洗，以保证后续分析的准确性。
3. 数据转换：将清洗后的数据转换成适合关联分析的格式，通常是将数据转换为二进制矩阵或事务型数据。
4. 确定项集：根据业务需求，选择适当的项集进行分析。
项集可以是单个项、多个项或者序列项。
5. 计算支持度和置信度：对选定的项集进行支持度和置信度的计算。
6. 挖掘关联规则：根据支持度和置信度的阈值，确定关联规则并进行挖掘。
关联规则可以提供变量之间的相关性信息，帮助我们发现隐藏在数据背后的规律。
7. 分析结果解读：对挖掘得到的关联规则进行解读和分析，根据实际情况进行业务决策。
三、关联分析的应用场景关联分析在实际工作中有广泛的应用场景。
以下是几个常见的应用场景：1. 购物篮分析：通过挖掘顾客购买商品的关联规则，帮助商家进行销售策略制定和商品搭配推荐。
(完整版)关联度分析
关联度分析一 、关联度分析的意义关联度是表征两个事物的关联程度。
从思路上看，关联分析是属于几何处理范畴的。
设有参考序列和比较序列})(..........),2(),1({)()0(1)0(1)0(1)0(1n x x x t x =x )}(...),........2(),1({)()0(2)0(2)0(2)0(2n x x x t = x )}(....),........2(),1({)()0(3)0(3)0(3)0(3n x x x t = x )}(.....),........2(),1({)()0(4)0(4)0(4)0(4n x x x t =四个时间数据序列如图所示：则关联度为r12＞r13＞r14关联度分析是一种曲线间n 何形状的分析比较，即n 何形状越接近，则关联程度越大，反之则小。
二、面积关联度分析法关联度应用关联系数来表示，我们用曲线间的差值大小作为一种衡量关联度的尺度。
设母因素时间数列和子因素时间数列分别是:x )}(..,),........(),({)(221n i i k i f x f x f x f =x )}(),.......,(),({)(21n j j j k j f x f x f x f =记fk 时刻xj 对xi 的关联系数为§ij （fk ），其绝对差值为： ︱x )()(k j k i f x f -︱=)(k ij f ∆ k=1,2,……,n 这是对两个方列 各时刻的最小绝对差为：min ∆=kmin ︳x )()(k j k i f x f -︳ 各时刻的最大绝对差为：max max k∆=︳x )()(k j k i f x f -︳则母因素为子因素两曲线在各时刻的相对差值用下式表示：K ∆+∆∆+∆=max )(max min )(k ij k ij f f ξ 式中)(k ij f ξ称为xj 对xi 在K 时刻的关联系数关联系数的上界值)(k ij f ξ=1关联系数的下界值)(k ij f ξ=kk +1 K ∈（0，1），称为分辨系数，减少极值对计算的影响，提高分辨率。
数据分析之关联分析
一，关联分析定义关联分析，就是从大规模数据中，发现对象之间隐含关系与规律的过程，也称为关联规则学习。
例如：购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。
用于寻找数据集中各项之间的关联关系。
根据所挖掘的关联关系，可以从一个属性的信息来推断另一个属性的信息。
当置信度达到某一阈值时，可以认为规则成立。
常用的关联分析算法二，关联规则概念1.项与项集项，指我们分析数据中的一个对象；项集，就是若干项的项构成的集合，如集合{牛奶、麦片、糖}是一个3项集2.支持度某项集在数据集中出现的概率。
即项集在记录中出现的次数，除以数据集中所有记录的数量。
支持度体现的是某项集的频繁程度，只有某项集的支持度达到一定程度，我们才有研究该项集的必要。
support(A)=count(A)/count(dataset)=P(A)3.置信度项集A发生，则项集B发生的概率。
关联规则{A->B}中，A与B同时出现的次数，除以A出现的次数。
置信度体现的是关联规则的可靠程度，如果关联规则{A->B}的置信度较高，则说明当A发生时，B有很大概率也会发生，这样就可能会带来研究价值。
4.提升度关联规则{A->B}中，提升度是指{A->B}的置信度，除以B的支持度提升度体现的是组合（应用关联规则）相对不组合(不应用关联规则)的比值，如果提升度大于1，则说明应用该关联规则是有价值的。
如果提升度小于1，说明应用该关联规则起到了负面影响。
因此，我们应该尽可能让关联规则的提升度大于1，提升度越大，则应用关联规则的效果越好。
（注：如果两个事件相互独立，P(AB)=p(A)*P(B),提升度为1）.5.频繁项集如果项集I的支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I是频繁项集。
通常情况下，我们只会对频繁出现的项集进行研究。
如果一个频繁项集含有K个元素，我们称之为频繁K项集。
6.最小支持度用户或专家定义的衡量支持度的一个阈值，表示项集在统计意义上的最低重要性。
第9讲 如何准确理解关键词句的作用和深层含义
第九讲如何准确理解关键词句的作用和深层含义姓名：一、技法详讲解答记叙文阅读题，核心是要读懂文章，而读懂文章的一个很重要的前提就是要准确地理解关键的词句。
一篇好的文章在用词、造句上都是极有讲究的，古人写诗“推敲”的故事流传至今，成为文学创作史上经典的美谈和佳话，始终给我们有益的启示。
语文考试中为了检测学生对阅读材料语言的表现力的理解，常常要求考生讲解词句不能替换或删除的理由。
这类题有一定难度，我们应认真对待。
解答这类题目，其思维的走向应紧扣以下几个方面。
1．从词义范围的大小上去分析如《怀疑与学问》：“若使后之学者都墨守前人的旧说……一切学术．．也就不会．．也就停滞，人类的文化进步了。
”加点的“学术”与“文化”能否互换?为什么?这两个词有关联，但词义范围大小有别。
“学术”指专门学问，“文化”则指人类所创造的物质与精神财富的总和，“学术”只是“文化”中的一部分。
该段文字前一部分讲的都是具体学术问题，段来用“一切学术”一句加以归纳，因而只能用“学术”；接着推而广之，谈及影响到“文化”，两句间存在着层递关系，故不能互换。
2．从词义和语气的轻重程度上去考虑如《猫》的最后一句“自此，我家永不养猫”，为什么不能换成“我家再也会不养猫了”?因为“永不”语气更加重，更加决绝，更加斩钉截铁，更加不可动摇，更能突出表现作者内心的愧疚。
在表意上，“永不”的程度比“再也不”要深得多。
3．从作者用语的感情色彩方面去考虑例如，《一面》中“瘦得教人担心”若改为“非常得瘦”有什么不好?这就要体会作者用语中倾注的感情。
“瘦得教人担心”更能表现作者对鲁迅先生健康状况的深切忧虑之情，而“非常得瘦”只是强调了“瘦”的程度，并不能表现作者对鲁迅先生崇敬与爱戴的感情。
4．从词的搭配上去辨析例如《纪念白求恩》：“晋察冀边区的军民，凡亲身受过自求恩医生．．的治疗……每一个共产党员，一定要学习白求恩同志．．的这种真正共产主义者的精神。
”加点的“医生”与“同志”能否互换?为什么?解答此题，要研究原句。
数据挖掘之关联分析PPT优选版
户的多种需求，向其推销相关的产品或服务。 目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能，而购物的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识别提供了最为
有效的标示符——用户ID； 基以于产用 品户分行析为分基析础的关联推荐 它目的前目 大的部是分为电了子挖商掘务隐网藏站在都数提据供间用的户相注互册关的系功能。，而购物的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识别提供了最为 向有上效营 的销标是示基符于—同—类用产户品ID线；的升级或优化产品的推荐，而交叉营销是基于相似但不同类的产品的推荐。 关联推荐在营销上被分为两类： 关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或 用向户上购 营买销了是A基商于品同但类还产未品购线买的B升商级品或时优，化我产们品就的可推以荐向，该而类交用叉户营推销荐是B基商于品相。似但不同类的产品的推荐。
比以如产《 品W分e析b为An基a础lyt的ics关》联和推《荐Web Analytics 2.
基于用户行为分析的关联推荐
THANK YOU!
谢谢大家
数据挖掘之关联分析
概念
数据挖掘(Data Mining) 是通过分析每个数据，从大量 数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律 寻找和规律表示3个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、 异常分析、特异群组分析和演变分析等。
关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关 联,那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测.它 的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系 。
数据关联
关联推荐在营销上被分为两类： 关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关联,那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测.
关联度分析
关联度分析关联度分析是指对一组变量之间的关系进行评估和测量的统计分析方法。
它可以帮助我们理解多个变量之间的相互影响和相关性，并找出它们之间的重要关联关系。
在现实生活中，我们面对着大量的数据和信息，而关联度分析可以帮助我们从这些数据中提取有意义和有价值的信息，从而做出更准确和明智的决策。
例如，在市场营销领域，关联度分析可以帮助我们了解产品的销售和消费者之间的关系，从而优化产品定位和促销策略；在医学领域，关联度分析可以帮助我们发现疾病与遗传因素、生活习惯等之间的关系，为疾病的预防和治疗提供依据。
关联度分析的常用方法包括相关系数和回归分析等。
相关系数是用来衡量两个变量之间关系的强弱和方向的统计指标。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和切比雪夫相关系数等。
其中，皮尔逊相关系数适用于连续变量之间的关系，斯皮尔曼相关系数适用于两个变量之间的等级关系，切比雪夫相关系数适用于两个变量之间的二分法关系。
回归分析是一种更深入和复杂的关联度分析方法，它可以帮助我们建立一个数学模型，用来预测和解释变量之间的关系。
常见的回归分析方法有简单线性回归和多元线性回归等。
简单线性回归适用于只有一个自变量和一个因变量之间的关系，多元线性回归适用于有多个自变量和一个因变量之间的关系。
关联度分析的实施过程通常包括以下几个步骤：1.数据收集：收集相关变量的样本数据，可以使用实验、调查问卷等方式获取。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括去除异常值、填补缺失值等。
3.相关性分析：计算变量之间的相关系数，并进行统计检验，判断其是否显著。
4.回归分析：如果变量之间存在显著的相关性，可以进行回归分析，建立数学模型，并进行预测和解释。
5.结果解释：根据分析结果进行解释和推断，识别关键因素和影响因素。
6.结论和决策：根据分析结果给出结论和建议，支持决策的制定。
然而，关联度分析也存在一些限制和局限性。
首先，关联并不等于因果关系，只是两个变量之间的共变关系，并不能证明其中一个变量导致了另一个变量的变化。
关联分析
找出频繁项集－－Apriori算法
例：
表1 交易数据库D
交易号
项集合
T100
I1，I2，I5
T200
I2，I4
T300
I2，I3
T400
I1，I2，I4
T500
I1，I3
T600
I2，I3
T700
I1，I3
T800
I1，I2，I3，I5
T900
I1，I2，I3
关联分析方法范文
关联分析方法范文关联分析是数据挖掘中一种重要的方法，它用于发现数据集中的项之间的关联规则。
关联规则表示项集之间的关联性，指的是一个集合中的其中一个项的出现与其他项的出现之间存在其中一种关联关系。
关联分析方法主要用于市场篮子分析、商品捆绑销售、用户行为分析等方面。
在市场篮子分析中，关联分析可以用来发现顾客购买一些商品的同时也倾向于购买另一个商品，这种关联规则可以帮助零售商设计合理的商品摆放和促销策略。
在商品捆绑销售中，关联分析可以帮助企业发现哪些商品之间有较强的关联性，从而将相关商品进行捆绑销售，增加销售额。
在用户行为分析中，关联分析可以帮助企业了解用户的行为模式，从而实现个性化推荐和精细化营销。
关联分析有多种方法，包括Apriori算法、FP-growth算法、关联规则模型等。
其中，Apriori算法是最常用的关联分析算法之一，其基本原理是通过扫描事务数据库来发现频繁项集，并基于频繁项集生成关联规则。
Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质，即如果一个项集是频繁的，则它的所有非空子集也是频繁的。
Apriori算法的步骤如下：1.扫描事务数据库，统计每个项的支持度（频数）；2.根据设定的最小支持度阈值，得到频繁1项集；3.根据频繁1项集生成候选2项集，并扫描事务数据库统计候选2项集的支持度；4.根据设定的最小支持度阈值，得到频繁2项集；5.再根据频繁2项集生成候选3项集，并继续扫描事务数据库统计候选3项集的支持度；6.根据设定的最小支持度阈值，依次得到频繁3项集、频繁4项集，直到无法继续生成频繁k项集；7.根据频繁项集，生成关联规则，并计算关联规则的置信度；8.根据设定的最小置信度阈值，筛选出满足要求的关联规则。
Apriori算法的优点是实现简单，容易理解和实现，并且可以生成所有频繁项集和关联规则。
但是，Apriori算法的缺点是当数据集较大时，其计算复杂度较高，需要多次扫描数据集来生成频繁项集。
关联度分析(word文档良心出品)
21.灰色系统关联度分析法对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度，称为关联度。
它描述系统发展过程中因素间相对变化的情况，也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。
如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度就小。
灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的，两者的区别在于第一，它们的理论基础不同。
关联度分析基于灰色系统的灰色过程，而相关分析则基于概率论的随机过程；第二，分析方法不同。
关联分析是进行因素间时间序列的比较，而相关分析是因素间数组的比较；第三，数据量要求不同。
关联分析不要求数据太多，而相关分析则需有足够的数据量；第四，研究重点不同。
关联度分析主要研究动态过程，而相关分析则以静态研究为主。
因此，关联度分析适应性更广，在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。
21.1原理与方法简介关联度分析一般包括下列计算和步骤：(1) 原始数据变换；(2) 计算关联系数；(3) 求关联度；(3) 排关联序；(4) 列关联矩阵。
在应用中是否进行所有步骤，可视具体情况而定。
设有m个时间序列t nx x x x x x x x x x x x t t nt nn m m nm 1211122111222212()()()()()()()()()()()()亦即{{{1(0)2(0)m (0)X t X t X t ()},()},,()}(t =1, 2, …, N )N 为各序列的长度即数据个数，这m 个序列代表m 个因素(变量)。
另设定时间序列：{X 0(0)(t )}(t =1, 2, …, N )该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。
关联度是两个序列关联性大小的度量。
根据这一观点，可给关联度一个量化模型，其计算方法与步骤具体叙述如下：1均值化变换。
先分别求出各个序列的平均值，再用平均值去除对应序列中的各个原始数据，所得到新的数据列。
2指标差值处理。
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第九讲关联度分析——数字分析发现真正的企业问题（三）企业管理必须掌握的15个数字关系分析盈利管理中的报表分析，更多的是站在企业经营者的思路上来看待企业管理中存在的问题，而企业经营的状态和管理问题要从数字的关系去发现这里面的差异，从数字的差异发现事情的实质。
我们可以从15个数字关系来发现企业存在的问题。
一个企业能不能做得好，实际上从几个方面可以看得出来：第一个看它会不会赚钱，能不能赚到钱，但是会赚钱不代表企业就没问题，钱赚进来还要兜得住，还要看得住。
所以，看一个企业的问题，有三大方面，第一，会不会赚钱；第二，会不会管理；第三，会不会防范风险。
（一）会不会赚钱会不会赚钱，有五个指标：1.利润和营业额企业讲销售利润率，销售利润率实际上是跟行业有关，跟管理有关，和企业的定价有关，和市场细分有关，和竞争的方式有关。
销售额和利润率跟产品组合也有关系，有些企业不太善于用组合性来进行营销，但今天竞争环境变得复杂，现在的企业盈利模式在改变。
模式会决定企业的成长，最常见的企业盈利模式有两种：一个是围绕着产品组合客户，为产品找各种各样不同的客户，这时候也是利润最大化的一个方式。
产品可以充分地上规模，而且可以卖得很多，可以卖到全球各地，卖给各式各样的人，这是围绕产品找客户。
另外一种方式是围绕客户做产品，卖的是解决方案，等于是去满足不同客户的需求。
应对这种差异的时候，可以发现整体产品解决方案就会很高，围绕客户来做产品，就可以发现产品组合盈利就显得非常重要，这也是一个很好的盈利模式。
有一家做家具的企业，现在做得非常大，它自己不经营，它把整个商场让给别人去经营，但它拿提成，而且把门槛放低，零门槛。
让别人赚到钱，他就赚到钱了。
这个企业的盈利模式做得非常成功，而且利润率比他自己做高很多。
2.利润和资本资本是股东投入企业的关键。
利润和资本的关系也可以用股东回报率来表示。
一个企业最关键的是股东回报率。
很多企业更喜欢更激进的政策，往往会忽略股东的权益。
国内有些国有企业拥有庞大的资产，但只产生很少的利润，这跟国有企业股东缺位是有关系的。
国有企业的这些领导者都不能称之为职业经理人，他们只能称之为行政官僚，他们做事的时候只考虑自己的舞台，为自己的舞台做事，他不计较花多少钱，干多少事，他最看重的是干多少事，花多少钱与他没关系。
他是用资产来做利润，而不是用资本来做利润。
他会大量的投入资产，产生的利润率却非常地低。
他们这些经理人本身又是官僚任命制的，因此他们又是短期行为，因此他不会考虑多少资本产生多少利润。
一般股东非常注意到自己的资本产生多少回报，投入产出比很关键，是提高资本的利用率，而不仅仅是做资产。
利润和资本的关系主要表现为资本的赚钱能力。
经理人怎样减少股东资本的投入来获取更大的利润，这个指标的根本目的就在这里。
3.变动费用和营业额变动费用和营业额可以反映一个企业的销售管理水平。
很多企业高举高打，广告一停，营业额就滑坡。
这里面有一个很重要的问题没有解决，就是“滚”，滚动的滚没有做好。
在初级阶段，企业的销售额起不来，是没有投入，但是在比较上升阶段，企业还是不断强调投入，就会发现滚动效能太低。
按照滚雪球效应，随着企业营业额的上升，它的变动费用率的利用率要提高，相对的比应该是呈下降趋势，而不是不断上升趋势。
管理不好的企业往往是呈上升趋势。
比如一个企业用50万投入广告，做了1000万的营业额，但是花100万可能做不到2000万，原因是企业的整体销售管理的水平没有上去，而是简单用投入带来营业额。
今天中国有一大批无能的经理人，他们消耗资源做出可怜的营业额，尽管企业的变动费用花得很大，它的营业额才拉升一点点。
所以，变动费用和营业额这个指标表达了会不会赚钱这个问题，说明了企业的销售管理水平。
4. 固定费用与营业额固定费用的产生来源于两部分，一部分是资产类的产生，另外一种是固定费用的产生。
资产类包括：固定资产、员工部分工资、企业运行费用等。
比方固定资产所产生的折旧，导致固定费用很高，那是在运营过程中产生的。
又比如员工的部分工资，具有刚性，它跟绩效没有关系。
现在的员工的工资中，最基础的工资是刚性的，不跟绩效挂钩的这部分工资，实际上都变成固定费用。
还有企业运行的费用，比如房租、水电、办公用品等整个办公的费用，这部分的费用现在也非常高。
固定费用越高的企业，成本的弹性区间很少，企业的运行管理的质量要求就非常高。
越大规模的企业，这个问题就越来越严重，因为它的组织管理的效率表现在它的固定费用和营业额之中。
而高成长期的企业或有一点规模的企业，往往在这个问题上面更加严重。
还有一种情况就是服务业、高科技企业，他们在这个上面的管理更具有难度，因为企业的运行成本是很高的。
分析固定费用和营业额的比例关系，是为了让我们对这个问题引起足够的重视。
5.产品成本与营业额产品成本和营业额的关系，实际上是企业创造价值的能力。
营业额和产品成本比起来，这中间叫做空间，是企业的制造成本。
制造成本越低，对企业的整体贡献度越高，所以产品成本越低越好。
但是今天传统产业、传统产品的成本已经越来越高，导致企业整个运营空间减少，再加上今天企业与客户沟通的成本越来越高，导致运营消耗度越来越大。
产品成本实际上是让我们来检测企业的运行空间有多少，比如一个企业的毛利率是40%，对于传统制造型企业来说这是一个非常好的数字，但是如果销售净利润只有10%或 8%，10%以下，中间差的这30%都丢到运营里面去了。
这说明这家企业产品盈利能力还不错，但是企业管理能力太差。
从这个指标上我们可以看到一个传统制造型企业存在的问题在哪儿。
有些服务行业的毛利率很高，有百分之五六十，但最后它的净利润也只有10%不到，这也说明企业的运行管理太糟糕。
所以一个服务业的毛利率如果没有50%以上，确实不好管理。
有一家国际大的公司想收购中国企业，它的目标是两个亿的规模，毛利率35%以上的企业才有兴趣去收购它。
他们的理由是中国企业管理水平太差，所以需要毛利率很高，禁得住消耗，否则会赔本。
日本企业的毛利率都很低，但是最后的净利润都非常好，原因是它的运行的效率比较高。
今天的中国企业面临一个两难的问题：第一，既要创造更高的毛利，这就是和企业产品、运营能力、产品设计有关，也就是与产品差异化有关，企业的运行要有效率，这样消耗就少，创造财富的价值就比较高。
第二，消耗度要少，这样中间还剩下来那一点还比较可观，否则净价值剩下很少。
有的中国上市公司销售净利润只有6.7%，而我们的GDP这么多年一直保持将近10%的增长，这说明天上下雨还不错，但地下收进口袋里的并不多。
可见今天的中国上市公司的质量比较差，从全世界的上市公司的财务指标来分析，中国企业运行水平不太高。
今日中国没有什么优秀的企业家，有的只是一些投机的商人，他们抓住了中国这种高经济发展的机会，创造了一些企业。
从指标数字来看，中国企业还要应该强化自己的运营管控能力，这是我们应该要认清的问题。
第十讲关联度分析——数字分析发现真正的企业问题（四）（二）会不会管理会管理的问题实际上是两个问题，第一个问题是你会不会用少的代价换取更大的收益；第二个问题是在运行管理过程中，你能不能把钱剩下来，兜不兜得住。
6. 营业额与资产资产是企业运行财富或财产，但是不代表企业的财富或财产，因此企业花了多少财产，创造了多少营业额，企业的资产能不能充分利用，能不能创造更大的营业额，这是一个很大的问题。
管理越简单，营业额与资产之比就越小，管理效果越好，资产和营业额之间的差会越大。
说到营业额与资产，需要知道一个指标，即资产周转率。
如果我们把两家同行企业拿来做比较，他们卖的产品都一样，价格都差不多，但是两个企业一定会有差别，有时还比较大。
那么，他们到底差距在哪儿？同样规模在100个亿左右，但是有一个资产很大，一个比较小。
原因就是消耗率。
消耗越小的企业，企业的净利润越高，有时甚至差10倍、30倍。
所以，谁的消耗越小，营业额越多，这就是资产的利用率。
要想抓好资产利用率，不是容易的事情，跟几个因素有关：第一，跟资产设计有关。
第二，和管理有关，看企业能不能在营业额和资产之间做很好的配比。
前不久有一家很有规模的企业，它设计的产能很大，2000万吨，但现在才做100万吨。
老板目标是做到2000万吨，这样就是中国第一了。
但也许他还没做到2000万，企业就完蛋了。
为什么很多企业都死在奔跑的路上，很多人都是在成功的道路上多走了一步就失败，原因就是没有抓好资产利用率。
【案例】格兰仕当初做微波炉很成功，一个很重要的原因是因为微波炉家庭普及化，市场的需求呈爆炸性趋势，因此它抓住了这个机会上了规模。
它的规模在整个市场容量扩充之间找到一个结合点，因此规模上去了。
联想的成功也是这样，家电普及化给它机会。
但是，这实际上是机会大过于能力，中国企业之所以做大，基本上都是机会大过于能力。
比如格兰仕，用20亿人民币的投资，夸张跳进空调行业，遗憾的是它失败了。
因为空调在城市化已经普及了，2006年，整个家电行业中空调增长量非常大，但是格兰仕跳进去，凭的是价格更便宜，比别人更省钱，但是从一个城市化的角度来讲，城市里面大家不可能把空调给拆掉，然后改用格兰仕的空调。
以前有三个企业，现在变成空调行业的三个老大，他们已经占领了市场的80%以上的份额，这三家企业是海尔、美的、格力。
这三家企业最重视产品，重视营销。
而其他上规模的企业基本上死掉了，比如春兰、长虹，这些都是上规模的企业，都死掉了，只有重视产品和技术开发力的企业才能成功。
格兰仕跳进去做空调，仅仅凭价格战、拼规模效益是不行的。
长虹当年做彩电成功了，后来康佳也加入，失败了。
格兰仕也是这样，刚开始它上规模是成功的，但是做空调，还采用上规模的办法就错了。
因此，失败比成功容易得多。
只要在成功道路上多走一步就叫失败。
因此，企业永远要讲资产和营业额之间的匹配关系。
机遇膨胀的时代已经一去不复返，消费者更容易喜新厌旧，而且越来越被细分。
今后将来的空调，已经不是家庭在买，而是承建商买，承建商买空调，消费者买的是房子，房子里面早装好了空调。
像这种后装的空调，它的市场会不会在今后越来越萎缩，这是极有可能的。
以后的空调会越来越变成中央空调。
总而言之，今天社会中的需求越来越多样化。
7. 应收帐款与营业额应收账款与营业额也是衡量企业会不会管理的一个非常重要的标准。
现在很多企业的营业额直线飚升，这实际上是以牺牲效率上升为代价的。
东西卖不出去的家伙，回来一般会讲三句话：第一，我们的产品比别人都贵，所以我们卖不出去；第二，我们的产品质量不好，所以卖不出去；第三，我们不欠款，不赊账，所以卖不出去。
作为市场总监，就得告诉他：这就对了，正因为有这三大困难，才需要你，否则就不用你了。
业务员之所以存在，就要战胜这三大困难。
第一个问题是：假如我们卖世界上最便宜的东西，请问业务员的工资在哪里？企业是要盈利的，不可能卖世界上最便宜的东西。