教师培训课件：数据挖掘中的关联规则分析

数据挖掘中的关联规则分析欢迎来到数据挖掘中的关联规则分析课程本课程将带您深入了解关联规则分析的原理、应用场景以及实际应用什么是关联规则分析定义目标关联规则分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中不同项目之间的目标是找到数据集中的规律和模式，并利用这些模式进行预测和决策关联关系例如，购买牛奶的顾客可能也倾向于购买面包关联规则分析的应用场景零售业银行业分析顾客购买行为，推荐商品，优化识别欺诈行为，评估客户信用风险，库存管理提供个性化金融服务医疗行业分析疾病诊断、药物疗效、患者预后等相关信息，辅助临床决策关联规则挖掘的步骤数据预处理关联规则生成清洗数据，处理缺失值，转换数据类型从频繁项集中生成关联规则，并计算其置信度1234频繁项集挖掘关联规则评估找出在数据集中频繁出现的项集，即支持度高的项集评估关联规则的有效性，选择有意义的规则进行应用提出频繁项集购物篮分析用户行为分析从超市购物篮数据中发现频繁购买的商品分析用户的网页浏览记录，发现用户对哪组合些内容感兴趣医疗数据分析分析患者的疾病症状、药物使用记录，发现潜在的疾病关联关系计算支持度和置信度10%80%支持度置信度表示项集出现的频率表示包含某个项集的交易中，包含另一个特定项的概率生成关联规则规则1如果购买牛奶，则购买面包支持度250%置信度380%关联规则的评估指标支持度1项集出现的频率置信度2规则的前提项出现时，结论项出现的概率提升度3规则的置信度与前提项出现概率的比值支持度和置信度的含义支持度置信度衡量一个规则的普遍性衡量一个规则的可信度设置合理的支持度和置信度阈值数据特点考虑数据的大小、稀疏程度和领域知识业务目标确定对业务有意义的规则关联规则的实际应用案例零售业银行业医疗行业根据顾客购买记录，推荐相关商品，提升销量识别潜在的欺诈行为，保护客户资金安全辅助医生诊断疾病，提高治疗效率零售业中的关联规则分析银行业中的关联规则分析欺诈检测客户风险评估分析交易记录，识别异常交易行为分析客户的借贷记录，评估其信用风险产品推荐根据客户的金融需求，推荐合适的金融产品医疗行业中的关联规则分析疾病诊断药物疗效分析患者的症状、检查结果，辅助诊断疾病分析药物使用情况，评估其疗效和安全性关联规则分析面临的挑战海量数据稀疏数据如何高效地处理海量数据，挖掘出有如何从稀疏数据中提取出可靠的关联价值的关联规则规则动态数据如何处理随时间变化的数据，保持关联规则的时效性海量数据的关联规则分析分布式计算数据库技术将数据分布到多个节点进行计算利用数据库技术对数据进行高效的存储和查询稀疏数据的关联规则分析数据压缩1对数据进行压缩，减少数据量算法优化2使用专门针对稀疏数据的算法进行挖掘动态数据的关联规则分析12增量式挖掘滑动窗口对新的数据进行增量式挖掘使用滑动窗口技术，只处理最近一段时间的数据多维数据的关联规则分析数据转换1将多维数据转换为二维数据多维关联规则2挖掘多维数据之间的关联关系算法原理Apriori基本思想核心概念通过频繁项集的性质，使用剪枝策略减少搜索空间频繁项集的性质一个项集的子集如果非频繁，则该项集本身也非频繁算法实现步骤Apriori扫描数据1计算每个单个项出现的频率生成候选项集2从频繁1项集生成候选2项集扫描数据3计算候选2项集的支持度算法优化方案Apriori树Hash利用哈希树存储候选项集，减少计算量事务压缩对事务进行压缩，减少扫描次数算法原理FP-growth树递归挖掘FP使用FP树来存储频繁项集，减少数据扫描次数递归地挖掘FP树，生成关联规则算法实现步骤FP-growth构建树递归挖掘生成关联规则1FP23将事务数据插入FP树递归地挖掘FP树，生成频繁项集根据频繁项集生成关联规则关联规则分析工具介绍语言R Python提供了丰富的关联规则分析包，例如arules包可以使用scikit-learn库进行关联规则分析语言中的关联规则分析R数据导入1使用read.csv函数导入数据关联规则挖掘2使用apriori函数挖掘关联规则结果分析3使用inspect函数查看结果中的关联规则分析Python12数据预处理关联规则挖掘使用pandas库处理数据使用mlxtend库挖掘关联规则数据可视化技巧图表网络图使用图表展示关联规则结果使用网络图展示关联关系总结与展望关联规则分析是一种强大的数据挖掘技术，在各个领域都有广泛的应用随着数据量的不断增长，关联规则分析技术将会得到进一步的应用和发展。