一种基于用户商业行为的数据采集分析方案_卞琛
用户行为分析的数据采集与处理方法(四)
用户行为分析的数据采集与处理方法引言：互联网时代的到来带来了大量的数据，为企业提供了宝贵的信息资源。
在市场竞争激烈的环境下，企业如何利用这些数据，分析用户行为，提供个性化的产品和服务，成为了一个重要的课题。
本文将讨论用户行为分析的数据采集与处理方法，帮助企业更好地了解用户需求，提高服务质量与精准度。
一、数据采集方法数据采集是用户行为分析的基础，正确的数据采集方法对于结果准确性至关重要。
以下是一些常用的数据采集方法：网页分析工具网页分析工具是通过在网站页面上添加代码来收集用户行为数据的工具。
其中最常用的是Google Analytics，它能跟踪用户在网站上的浏览路径、停留时间、点击量等数据，并生成报告。
通过合理设置网页分析工具，企业可以获取用户访问信息，优化网站结构，提高用户体验。
应用程序接口（API）应用程序接口（API）是不同系统间进行数据传递的通信桥梁。
许多互联网公司开放API，让开发者可以获取用户使用应用程序的数据，从而分析用户行为。
通过使用API，企业可以获取用户在特定应用上的使用记录、活跃度等信息，帮助企业更好地了解用户需求，提供更准确的产品和服务。
社交媒体分析社交媒体已经成为人们日常生活的一部分，用户在社交媒体上的行为也提供了宝贵的信息资源。
通过社交媒体分析工具，如Social Mention、Hootsuite等，企业可以分析用户在社交媒体上的评论、分享、点赞等行为，了解用户对产品或服务的态度和需求，从而优化产品策略。
二、数据处理方法数据采集只是用户行为分析的第一步，必须对采集到的数据进行处理和分析，才能从中提取有用的信息。
以下是一些常用的数据处理方法：数据清洗大量的数据通常存在噪声和错误，需要进行数据清洗以去除无用信息和错误数据。
数据清洗的方法包括查找重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
经过数据清洗，可以确保分析结果的准确性和可靠性。
数据可视化数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示出来，使人们更容易理解和分析数据。
基于用户行为的数据分析策划方案
基于用户行为的数据分析策划方案随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，各种类型的企业纷纷意识到用户数据的重要性。
用户行为数据是企业进行市场分析和营销决策的重要依据，通过对用户行为进行数据分析，企业可以更好地了解用户需求、优化产品设计、提升用户体验以及实现精准营销。
本文将基于实际需求，提出一个基于用户行为的数据分析策划方案，帮助企业有效利用用户行为数据进行决策。
一、数据采集数据采集是用户行为数据分析的基础，准确、全面地采集用户行为数据对于后续分析具有重要意义。
以下是几种常用的数据采集方法：1. 网站分析工具：通过安装网站分析工具，如Google Analytics，企业可以轻松获取网站访问量、流量来源、用户停留时间等重要数据。
2. 行为追踪代码：在网站上添加行为追踪代码，如Facebook Pixel, 可以跟踪用户在网站内的具体行为，如产品浏览、加入购物车等，从而获取更详细的用户行为数据。
3. 问卷、调研：通过设计合理的问卷和调研，可以主动获取用户对产品或服务的反馈意见，了解用户需求和偏好。
二、用户行为数据分析用户行为数据采集完成后，需要进行数据分析，从中发现有价值的信息，为企业决策提供支持。
以下是几种常用的用户行为数据分析方法：1. 行为路径分析：通过分析用户在网站上的点击、浏览、跳出等行为，可以了解用户访问路径和流失点，从而优化网站设计和内容布局。
2. 转化率分析：通过追踪用户的转化路径，如注册、购买等，可以计算出各转化环节的转化率，进而找出转化率低的环节并进行优化。
3. 用户画像分析：通过整合用户的个人信息和行为数据，可以得到用户画像，对不同类型的用户进行分类，从而实现个性化推荐和定向营销。
4. A/B测试：通过将用户分成不同的群体，采用不同的设计或功能，对比各群体的用户行为数据，可以确定最佳设计或功能，提高用户满意度和转化率。
三、数据应用与落地数据分析的最终目的是为企业决策提供支持，通过对用户行为数据的分析，可以推动企业发展和优化运营。
用户行为分析方案
用户行为分析方案用户行为分析是指通过收集、分析和解释用户在网站、应用或其他在线平台上的行为数据，以获取对用户行为和偏好的深入了解，并据此做出相应的决策和优化。
以下是一个用户行为分析方案的详细介绍，包括数据收集、分析方法和应用实例。
一、数据收集1.1 基本信息收集为了进行用户行为分析，首先需要收集用户的基本信息，如性别、年龄、地理位置等。
可以通过用户注册、问卷调查或者第三方数据提供商来获取这些信息。
1.2 页面浏览数据收集通过页面浏览数据收集工具，例如Google Analytics，可以记录用户在网站或应用上的页面浏览情况，如访问量、停留时间、页面跳转路径等。
这些数据可以帮助我们了解用户对不同页面的兴趣和偏好。
1.3 事件追踪数据收集除了页面浏览数据，还可以追踪用户在网站或应用上的具体行为事件，如点击按钮、提交表单、播放视频等。
通过事件追踪数据收集工具，例如Mixpanel，我们可以详细了解用户在特定操作上的行为情况，从而优化用户体验。
1.4 社交媒体数据收集如果网站或应用与社交媒体平台进行了关联，可以通过API获取用户在社交媒体上的活动数据，例如分享链接、评论等。
这些数据可以帮助我们了解用户的社交行为和影响力。
二、数据分析方法2.1 基本统计分析利用数据收集工具提供的报表和指标，进行基本统计分析，如访问量、跳出率、转化率等。
这些指标可以帮助我们了解网站或应用的整体表现和用户行为趋势。
2.2 行为漏斗分析通过行为漏斗分析，我们可以了解用户在完成特定目标之前的行为路径和转化率。
例如，在一个电子商务网站上，我们可以追踪用户从浏览商品到下单付款的整个流程，找出转化率低的环节并进行优化。
2.3 用户分群分析将用户根据其行为特征、兴趣偏好等进行分群，可以更好地了解不同群体的行为习惯和需求。
通过用户分群分析，我们可以有针对性地提供个性化的推荐、营销和服务。
2.4 A/B测试通过A/B测试，我们可以比较不同版本或变量对用户行为的影响。
用户行为分析的数据采集与处理方法
用户行为分析的数据采集与处理方法引言：在如今信息爆炸的时代，用户行为分析已经成为企业决策的重要依据。
通过采集和处理用户行为数据，企业能够更好地了解用户需求，优化产品和服务，提升用户体验和市场竞争力。
本文将探讨用户行为分析的数据采集与处理方法，旨在为企业提供有价值的指导和建议。
一、数据采集1.日志分析日志是最常见的用户行为数据来源之一。
通过分析服务器日志，可以获取用户的访问路径、页面停留时间、搜索关键词等行为信息。
同时，还可以统计用户的地域分布、操作系统、浏览器等数据，为企业了解用户特征提供基础。
2.问卷调查问卷调查是直接获取用户反馈的一种方式。
通过设计合理的问卷，可以获取用户对产品功能、界面设计、服务质量等方面的评价意见。
此外，还可以深入了解用户需求和偏好，为产品的改进和创新提供有价值的参考。
3.行为跟踪行为跟踪是通过在网站或应用中嵌入代码来收集用户行为数据的方法。
例如，通过埋点技术可以追踪用户的点击、浏览、购买等行为，为企业提供精确的用户行为数据。
此外，还可以通过像素跟踪、Cookie追踪等方式，获取用户在其他平台的行为数据，为企业进行跨平台的用户行为分析提供支持。
二、数据处理1.数据清洗由于数据采集过程中可能存在各种干扰因素，所收集的数据往往会存在噪声和异常值。
因此，需要进行数据清洗，去除重复、错误、缺失等无效数据，保证数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行格式转换和标准化，以便后续的统计和分析。
2.数据存储用户行为数据一般具有大量、复杂的特点，因此需要选择合适的存储方式。
传统的关系型数据库可以满足数据的存储需求，但面对大数据量和高并发访问的情况时效率较低。
此时，可以考虑使用分布式数据库或NoSQL数据库，提高数据的存储和访问性能。
3.数据分析数据分析是用户行为数据的核心处理步骤。
通过合理的数据分析方法和工具，可以揭示用户的行为规律、用户群体特征以及用户需求等信息。
常用的数据分析方法包括数据可视化、描述性统计、关联规则挖掘等。
用户行为分析的数据采集与处理方法(一)
用户行为分析的数据采集与处理方法在当今数字化的时代，用户行为分析成为了企业和网站运营中至关重要的一环。
通过对用户的行为进行深度剖析，企业可以更好地了解用户的喜好和需求，从而优化产品和服务，提高用户满意度和市场竞争力。
而用户行为分析的首要步骤就是数据的采集和处理。
本文将介绍用户行为分析的数据采集与处理方法，以助于企业和网站实现更精准的用户行为分析。
一、数据采集数据采集是用户行为分析的基础，只有获取到真实可靠的数据，才能进行有效的分析和挖掘。
数据采集的方法多种多样，以下是几种常用的数据采集方法：1.通过网站统计工具进行数据采集。
市面上有许多优秀的网站统计工具，如Google Analytics、百度统计等，这些工具不仅可以提供网站流量、页面停留时间等基本数据，还可以追踪用户的访问路径和行为习惯。
通过将统计代码嵌入到网页中，企业和网站运营者可以轻松地获得用户行为的详细数据。
2.利用用户日志进行数据采集。
许多网站和应用程序记录了用户的操作日志，包括用户的点击行为、搜索关键词、浏览记录等。
这些日志可以提供大量有价值的数据，但需要专门的技术工具进行提取和分析。
3.使用问卷调查等方式进行数据采集。
问卷调查是一种主观的数据采集方式，通过向用户提问，了解其需求、满意度等信息。
问卷调查可以直接采集用户的意见和建议，帮助企业更好地了解用户的需求。
二、数据处理数据采集只是用户行为分析的第一步，数据的处理和挖掘才是真正的关键。
下面介绍几种数据处理的常用方法：1.数据清洗。
在数据采集过程中，往往会存在噪音数据、缺失数据等问题，需要进行数据清洗，将数据中的异常和无效值进行剔除或修复，以保证数据的质量和准确性。
2.数据预处理。
数据预处理是将原始数据进行转换和标准化，以便更好地进行后续的分析和挖掘。
常用的数据预处理方法包括数据归一化、特征选择、缺失值填充等。
数据预处理可以帮助分析人员更好地理解和利用数据，提高分析结果的可靠性和准确性。
用户行为分析的数据采集与处理方法(九)
用户行为分析的数据采集与处理方法随着互联网的不断发展，用户行为分析已经成为企业和机构进行决策和优化的重要手段。
数据采集和处理作为用户行为分析的基础，非常关键。
本文将讨论用户行为分析的数据采集与处理方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、数据采集方法1. 网站分析工具网站分析工具是最常用的数据采集方法之一。
通过在网站上嵌入跟踪代码，可以收集用户在网站上的各种行为数据，如访问量、页面浏览量、停留时间等。
常见的网站分析工具有Google Analytics、百度统计等。
这些工具可以通过用户自定义事件、高级目标设置等功能实现更精细化的数据采集。
2. APP行为分析工具对于移动应用程序，APP行为分析工具是必不可少的。
这些工具能够追踪用户在APP中的行为，如登录、浏览商品、添加购物车等。
通过APP行为分析工具，企业可以了解用户在APP中的行为习惯，为产品优化和精准营销提供数据支持。
常见的APP行为分析工具有友盟、Umeng等。
3. 社交媒体分析随着社交媒体的普及和深入，社交媒体数据也成为用户行为分析的重要数据源。
企业可以通过社交媒体平台提供的API接口，获取用户在社交媒体上的行为数据，如分享、点赞、评论等。
这些数据可以用于了解用户对产品或服务的态度和反馈，制定相应的营销策略。
二、数据处理方法1. 数据清洗数据清洗是数据处理的首要步骤。
由于采集的数据可能存在噪声、异常值或缺失值，需要进行数据清洗，以保证后续分析的准确性。
数据清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转化为适合进行进一步分析的形式。
常见的数据转换方法包括数据格式转换、数据聚合和数据集成等。
通过数据转换，可以将原始数据转化为更可用的形式，为后续的数据分析和建模提供基础。
3. 数据分析数据分析是用户行为分析的核心环节。
通过统计分析和机器学习等方法，可以深入挖掘数据背后的规律和模式。
常见的数据分析方法包括描述性统计、关联分析、聚类分析、预测分析等。
一种用户行为分析方法和基于该分析方法的资源推荐方法[发明专利]
![一种用户行为分析方法和基于该分析方法的资源推荐方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/5e6c94fe227916888586d798.png)
专利名称：一种用户行为分析方法和基于该分析方法的资源推荐方法
专利类型：发明专利
发明人：周俊杰,李莎,赵晓萌,方少亮,林珠,罗亮
申请号：CN201811447333.3
申请日：20181129
公开号：CN109190051A
公开日：
20190111
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种用户行为分析方法和基于该分析方法的资源推荐方法，其中用户行为分析方法包括：根据某用户的行为数据生成有向行为图；计算所述有向行为图的行为边权重，提取有效路径；将行为数据分为定向需求和模糊需求；将多个用户的定向需求特征放入用户需求关系库中；对多个相似用户的模糊需求特征和/或多个用户的相似模糊需求特征进行聚类分析，将得到的相似用户需求特征集和/或相似需求用户特征集放入用户需求关系库中；根据有向行为图生成资源角色框架；根据资源角色框架、用户需求关系库生成决策树。
资源推荐方法包括：获取用户的模糊需求特征，根据决策树向用户推荐资源。
本发明可以降低新用户行为分析的难度，挖掘新用户的模糊需求。
申请人：广东省科技基础条件平台中心
地址：510030 广东省广州市连新路171号
国籍：CN
代理机构：广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：凌衍芬
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2015.07随着中国互联网和移动网络的普及、全国网络带宽的全面提速和手机的价格一降再降，互联网用户数越来越多[1]。
同时，互联网的应用也出现了爆发式增长，原本单机的应用，几乎都在逐渐增加互联网功能，原本基于互联网的应用，现在正在积极扩展功能并疯狂搜集数据。
用户在互联网上活动的增多，留下的痕迹和数据也越来越多[2]。
如何利用好用户在网上留下的痕迹数据从而能够洞察用户的一些使用习惯，深层次挖掘用户需求，就非常值得研究。
一些互联网平台的沉浮都在彰显着大数据分析的威力。
从2012年开始大数据概念开始进入人们的视野，并有了一些初步应用。
大数据(big data)[3]又被称为称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[4,5]。
因此，对于用户行为的分析和研究是基于大量真实数据样本的，而不是随机抽查。
而在电子商务平台，为做到有的放矢，提高利润率，对海量用户活动数据的采集、分析和推荐必不可少[6]。
研究用户商业行为数据的采集分析问题，提出用户数据的采集、分析和推荐的一整套解决方案。
文章分为两个阶段，第一阶段将用户商业行为划分为两类：访问日志数据和行为操作数据，以行为操作数据为重点，制定采集规则和指标体系，设计采集过程；存储结构采用Hadoop 的数据仓库[7]，以应对大数据负载压力，Hive 工具完成ETL 工作[8]。
第二阶段，通过应用关联规则推荐模型将用户行为数据进行关联规则比对，向用户呈现最优推荐。
1用户行为数据采集和分析电子商务平台运营的核心是利润。
利润可以由图1中的公式直观体现。
暂不考虑营销手段提升的访客数，仅关注访客到达网站后的“购买转化率”。
通过上面这个简单的公式化推导，得到这样的结论：无论是流量引导还是购买都存在各种转化率问题。
比如，打广告引导流量，就要知道广告会展现多少次，然后广告点击率就是到店的转化；这些人进入店面后会不会购买也不确定，这就会产生购买转化率……这些环节都是一条链上的组成部分，只要任意一环出现问题，都会导致营业额下降从而引起利润下降。
作为电商的运营者最关心的一个指标是“购买转化率”。
购买转化率就是成功进行了购买动作的访问量/总访问量，该指标用于评估网站内容与网站宣传对访问者的吸引和引导效果。
比如，某个商品页面点击率很高，但是购买的很少，那就很能说明问题，该商品很可能放置了虚假宣传信息或者其他什么原因，从而使得当前商品描述页面的转化率降低，那必然导致最终成交量的降低。
通常来说，用户行为数据采集和分析的主要过程步骤如图2所示。
一种基于用户商业行为的数据采集分析方案卞琛1,2，英昌甜2，修位蓉3（1.乌鲁木齐职业大学信息工程学院，乌鲁木齐830002；2.新疆大学信息科学与工程学院，乌鲁木齐830046；3.乌鲁木齐市技工学校信息工程部，乌鲁木齐830031）摘要：为了有效利用用户在互联网上留下的痕迹数据，提高电子商务平台的购买转化率，提出一种基于用户商业行为的数据采集分析方案。
该方案对痕迹数据进行分类采集，通过即定评价指标进行深层次挖掘，与关联规则库进行比对匹配，形成满足用户需求的推荐内容。
应用表明，痕迹数据的采集全面可靠，评价体系指标设定合理，推荐内容符合用户满意度。
关键词：大数据；商业行为；数据挖掘；推荐系统基金项目：国家自然科学基金资助项目(61262088，61462079);新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2011211A011)。
作者简介：卞琛(1981-)，男，讲师，博士，研究方向：网络计算、分布式系统；英昌甜(1989-)，女，博士，研究方向：分布式文件系统、内存计算；修位蓉(1979-)，女，讲师，硕士，研究方向：电子商务、数据挖掘。
收稿日期：2015-01-11图1利润及提升方式示意图图2用户行为数据采集过程57DOI:10.16184/prg.2015.07.0282015.07从上述基本过程可以看出，用户行为数据的采集是整个过程的起点，足够的正确的用户行为数据是后面所有处理过程的基础。
那么，所谓“足够”的用户行为数据指的是什么呢？从用户登录网站所留下的痕迹来看，主要有两种数据：（1）用户访问Web 网站所留下的服务器端的访问日志数据。
（2）用户在Web 网站的每个网页中的具体行为操作过程数据。
1.1用户日志数据用户日志数据的采集过程比较简单，在服务器端设置好日志策略，定时从服务器中备份日志，交由统计工具生成报告。
目前很多统计工具都主要是针对第一种数据类型做的各种分析。
例如，Google Analytics [9]、百度统计、百度移动统计等。
这些统计平台通过用户对网站地址的访问来研究用户在互联网上的使用习惯，通过这些分析工具的指标解析，可以完成内容分析、移动分析、转化分析、社交分析、广告分析等分析报告[10,11]。
对于非电商平台来说，上述分析报告已经可以给企业的经营提供足够的指导和决策支持。
但是对于电子商务平台来说，这些上述分析结果远远不够。
1.2用户行为数据一般来说，访客从进入网站首页开始到购物付款完成，至少会经历以下6个步骤：（1）搜索商品。
（2）查看商品详细。
（3）进入购买向导。
（4）填写购买数量和送货地址。
（5）选择支付方式。
（6）成功支付。
其中每一步都有可能造成用户流失，为了提高最终的购买，尽可能地提升产品销量，就需要对每一步的顾客行为做出精确分析，找出流失率过高的步骤，查找原因，及时改进，才能够有效地提升产品的销量。
这就需要找到真正的问题根源，提高整个网站的购买转化率。
在用户行为数据采集过程时，评价指标包含以下几个方面：（1）PV ：page view 页面浏览量。
（2）UV ：unique visitor 访客。
（3）CV ：click visit 页面元素点击量。
（4）IP ：独立IP 数。
（5）PT ：用户在某一页面的停留时间。
（6）PageFrom ：贡献下游浏览量。
（7）Source ：访问网站来源。
具体的数据的分析过程如下：（1）记录用户行为数据。
行为数据的记录分为两大类：用户请求网站资源形成的服务器日志和用户在每个页面中的具体操作过程。
这一过程需要记录大量的用户访问网站资源的数据（资源请求数据大多可从网站访问日志中获取；页面具体操作数据可通过JS 进行记录）。
（2）统计和分析访客数（Unique Visitor ，UV ），独立IP 数（IP ），关注页面的访问量（PageView ，PV ），页面中重点元素的点击量（Click Visit ，CV ），页面停留时间（Page StayTime ，PST ）等数据。
然后根据条件对分布式数据库的数据进行初步过滤和清洗，对产生的中间数据进行计算和统计，从而确定购物过程中每个过程的流失率。
（3）计算页面内关键元素的点击操作相关数据，操作时间，页面内容浏览完整度等数据，作为推荐系统的基础数据，也可以形成单独的数据统计报告。
（4）将用户行为数据提交关联规则库进行比对，选择匹配度最高的规则，向用户进行推荐。
2解决方案及核心实现对于一个大型的电商平台来说，用户访问数据每天可高达10TB 甚至更高。
针对如此大量的数据还要做到有效快捷的存储，只能抛弃所有的传统关系型数据库，采用分布式数据库Hadoop 来应对，同时后续的数据清洗和过滤过程，也可以借助Hive 数据仓库工具的高并行性和高性能来实现。
2.1Hadoop 分布式系统Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System ）[12]，简称HDFS 。
HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost ）硬件上；而且它提供高传输率（high throughput ）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set ）的应用程序。
Hadoop 文件系统数据存储流程图如图3所示。
2.2HIVE 工具集Hive 是建立在Hadoop 上的数据仓库基础构架。
它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL ），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。
Hive 定义了简单的类SQL 查询语言，称为HQL ，它允许熟悉SQL 的用户查询数据[13,14]。
同时，这个语言也允许熟悉Map/Reduce 开发者的开发自定义的mapper 和reducer 来处理内建的mapper 和reducer 无法完成的复杂的分析工作。
图3HDFS 写入数据流程图582015.072.3解决方案框架提出的用户行为数据采集分析系统采用分布式数据库Hadoop 来存储，同时后续的数据清洗和过滤过程，借助Hive数据仓库工具的高并行性和高性能来实现[15]。
经过Hive 清洗之后的数据，会将其存储在Microsoft SQLServer 群集上面，利用Microsoft SQL Server 强大的商业智能分析工具来完成二次统计，再通过专门编写的用户行为分析系统（Web 平台）呈献给决策者，供决策者查看分析结果甚至回放指定用户某一时间在某个网页上的操作过程，具体框架如图4所示。
2.4核心实现用户行为数据分析的最终目的是：根据大量用户的历史浏览或购买商品记录，利用一定的规则推算出商品之间的相关关系，向用户进行商品推荐，从而提高购买转化率。
因此解决方案核心部分采用关联规则推荐模型进行设计。
关联规则模型是一种基于数据挖掘技术的推荐模型，经典的算法是Apriori 算法，核心是采用逐层迭代搜索的方式挖掘频繁项目集合，使集合中的项目数目不断增加，以此获得关于用户的频繁项目集合，然后定义推荐系数为关联规则的置信度乘以区间距离，最后利用推荐系数选择N 个值较大的项目作为推荐项目集合向用户推荐[16,17]。
由用户行为数据分析到项目推荐的基本过程是，首先对用户历史访问数据进行离线分析，构造事务数据库，并通过关联规则挖掘建立关联规则和用户的频繁项目集合，然后根据关联规则集合找出用户支持的所有关联规则，以此为目标用户进行推荐。
关于关联规则挖掘，就是发掘大量数据文件中项目之间的相互联系，它属于数据挖掘领域的一个重要分支，其形式化表示为：令C 、D 为项目集合I 的一个子集且满足C 哿I 、D 哿I 、C ∩D=，则关联规则是形如C →D 的一种蕴含表达式，其中C 为关联规则的条件，D 为关联规则的结论。
再令事务Transaction 为I 的一个子集且满足Transaction 哿I ，不同的事务构成事务集T 存放于事务数据库中。
关联规则从某个侧面揭示了事务之间的某种联系，此时关联规则C →D 在事务集T 中的支持度表示为：Support (C →D )，它是T 中包含C ∪D 项目集的百分数，用于表示T 中同时出现C 和D 的概率，概率越大说明C 、D 之间的联系越密切；同时C →D 在T 中的置信度表示为：Confidence (C →D )，它是指T 中支持C 的事务中同时支持D 的百分数，用于表示在出现C 的条件下出现D 的概率，即条件概率。