R语言和数据分析十大:购物篮分析
提到数据挖掘,我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过,这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别,对于离散数据的相关性分析;
常见的关联规则:
关联规则:牛奶=>卵子【支撑=2%,置信度=60%】
支持度:分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生。
置信度:购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生。
最小支持度阈值和最小置信度阈值:由挖掘者或领域专家设定。
与关联分析相关的专业术语包含:
项集:项(商品)的集合
k-项集:k个项组成的项集
频繁项集:满足最小支持度的项集。频繁k-项集一般记为Lk
强关联规则:满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则
接下来以两步法为例。揭秘下关联分析的做法:
例如以下有9个购物篮(T100-T900):两步法先找出全部的频繁项集;第二步再由频繁项集产生强关联规则。
算法步骤:
Step1:扫描D,对每一个候选项计数,生成候选1-项集C1。并算出每项的关联度计数(即该项出现的频数);
Step2:定义最小支持度阀值为2(即剔除频数低于2的项),记剩余的项集为L1。
Step3:由L1 两两配对生成新的2-项集C2。
Step4:扫描D。对C2里每一个项计数,定义最小支持度阀值为2(即剔除频数低于2的项),记剩余的项集为2-项集L2;
Step5:由L2 两两配对生成新的3-项集C3。
……如此循环,直至出现最大的n-项集结束。
以上述样例为例,图解步骤例如以下:
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaG93YXJkZ2U=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">
如图为例,我们计算频繁项集{I1,I2,I5}。能够发现I1^I2=>I5,因为{I1,I2,I5}出现了2次。{I1,I2}出现了4次,故置信度为2/4=50%
类似能够算出:
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaG93YXJkZ2U=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">
利用R进行购物篮分析,R中关联分析函数为arules,我们採用内置的Groceries的数据集(例如以下)。
Inspect(Groceries)
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaG93YXJkZ2U=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">
详细的R语言实现例如以下:
library(arules)
data(Groceries)
frequentsets=eclat(Groceries,parameter=list(support=0.05,maxlen=10))
inspect(sort(frequentsets,by="support")[1:10]) #依据支持度对求得的频繁项集排序
结果例如以下:可见全部的关联规则的排名:
接下来以阀值挑选我们的须要的关联项:
rules=apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.5))
inspect(rules)
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaG93YXJkZ2U=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">
由此可见购物篮就完毕,当中lift是相关度指标,lift=1表示L和R独立,lift越大表明L和R在同一购物篮绝非偶尔现象,更加支持我们的购物篮决策。
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaG93YXJkZ2U=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">
版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载。
R语言和数据分析十大:购物篮分析的更多相关文章
- 写论文,没数据?R语言抓取网页大数据
写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的 ...
- 数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule)(购物篮分析)
在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结. 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方 ...
- Apriori算法在购物篮分析中的运用
购物篮分析是一个很经典的数据挖掘案例,运用到了Apriori算法.下面从网上下载的一超市某月份的数据库,利用Apriori算法进行管理分析.例子使用Python+MongoDB 处理过程1 数据建模( ...
- 阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析【转载】
阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末 摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的&l ...
- 数据算法 --hadoop/spark数据处理技巧 --(5.移动平均 6. 数据挖掘之购物篮分析MBA)
五.移动平均 多个连续周期的时间序列数据平均值(按相同时间间隔得到的观察值,如每小时一次或每天一次)称为移动平均.之所以称之为移动,是因为随着新的时间序列数据的到来,要不断重新计算这个平均值,由于会删 ...
- 108_Power Pivot购物篮分析分组GENERATE之笛卡尔积、排列、组合
博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 1.背景 昨天在看论坛帖子时候(帖子),看到一个关于SKU组合的问题,有很多M大佬都给出了处理方案,于是想用dax也写一个 ...
- R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部 ...
- 基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——描述性统计
1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变 ...
- R语言实战(十)处理缺失数据的高级方法
本文对应<R语言实战>第15章:处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述,更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章. 处理缺失值的一般步骤: 识别缺失数据: 检查导致数据 ...
随机推荐
- hdu4352(数位dp)
题目连接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4352 题意:求区间L到R之间的数A满足A的的数位的最长递增序列的长度为K的数的个数. 分析:数位dp, ...
- RAC优化大框架的分配(jumbo frame)
RAC优化大框架的分配(jumbo frame) 首先讲讲MTU的概念:在网络通信中,有个MTU(Max Transmission Unit)的概念,即网络传输中最大帧的大小,这个值默认是1500By ...
- spring原拦截器配置与新命名空间mvc:interceptors配置拦截器对照与注意事项
原先,我们是这么配置拦截器的 <bean id="openSessionInViewInterceptor"class="org.springframework.o ...
- Codeforces Round #253 DIV1 C 馋
http://codeforces.com/contest/442/problem/C 题意非常easy,基本上肯定有坑坑洼洼的样子.看题目案例,从第三个跟第二个没有凹的案例来看的话,多写几个以及多画 ...
- GDAL切割重采样遥感图像
一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧. Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简 ...
- 数据库关于group by 两个或以上条件的分析
首先group by 的简单说明: group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等,使用group by的两个要素: (1) 出现在select后面的 ...
- 怎样在C++中获得完整的类型名称
Wrote by mutouyun. (http://darkc.at/cxx-get-the-name-of-the-given-type/) 地球人都知道C++里有一个typeid操作符能够用来获 ...
- Python的包管理
0.Python的包管理 在刚开始学习Python的时候比较头疼各种包的管理,后来搜到一些Python的包管理工具,比如setuptools, easy_install, pip, distribut ...
- ecshop 全目录说明
ECShop 2.5.1 的结构图及各文件相应功能介绍 ECShop2.5.1_Beta upload 的目录 ┣ activity.php 活动列表 ...
- Java Executor 框架
Java Executor 框架 Executor框架是指java5中引入的一系列并发库中与executor相关的功能类,包括Executor.Executors. ExecutorService.C ...