关联分析
关联分析算法－基本概念、关联分析步骤
关联分析算法－基本概念、关联分析步骤⼀、关联分析的基本概念关联分析（Association Analysis）：在⼤规模数据集中寻找有趣的关系。
频繁项集（Frequent Item Sets）：经常出现在⼀块的物品的集合。
关联规则（Association Rules）：暗⽰两个物品之间可能存在很强的关系。
⽀持度（Support）：数据集中包含该项集的记录所占的⽐例，是针对项集来说的。
例⼦：⾖奶，橙汁，尿布和啤酒是超市中的商品。
下表呈现每笔交易以及顾客所买的商品：由此可见，总记录数为5，下⾯求每项集的⽀持度（以下并没有列出全部的⽀持度）。
｛⾖奶｝：⽀持度为3/5.｛橙汁｝：⽀持度为3/5.｛尿布｝：⽀持度为3/5.｛啤酒｝：⽀持度为4/5.｛啤酒，尿布｝：⽀持度为3/5.｛橙汁，⾖奶，啤酒｝：⽀持度为2/5.置信度（Confidence）：出现某些物品时，另外⼀些物品必定出现的概率，针对规则⽽⾔。
规则1：｛尿布｝-->｛啤酒｝，表⽰在出现尿布的时候，同时出现啤酒的概率。
该条规则的置信度被定义为：⽀持度｛尿布，啤酒｝／⽀持度｛尿布｝＝（3/5）／（3/5）＝3/3=1规则2：｛啤酒｝-->｛尿布｝，表⽰在出现啤酒的时候，同时出现尿布的概率。
该条规则的置信度被定义为：⽀持度｛尿布，啤酒｝／⽀持度｛啤酒｝＝（3/5）／（4/5）＝3/4⼆、关联分析步骤1. 发现频繁项集，即计算所有可能组合数的⽀持度，找出不少于⼈为设定的最⼩⽀持度的集合。
2. 发现关联规则，即计算不⼩于⼈为设定的最⼩⽀持度的集合的置信度，找到不⼩于认为设定的最⼩置信度规则。
例⼦：⾖奶，橙汁，尿布和啤酒是超市中的商品，并为其编号，⾖奶0，橙汁1，尿布2，啤酒3.可能集合数：可能组合的个数：C4,1+C4,2+C4,3+C4,4=4＋6+4+1=15种快速计算公式：2^n-1=2^4-1=15种步骤⼀：发现频繁项集此时，⼈为设定最⼩⽀持度为2/5. 以下涂黄⾊为⼤于2/5的集合。
大数据分析中关联分析技术的使用教程
大数据分析中关联分析技术的使用教程大数据分析已经成为当今信息时代的重中之重，企业和组织通过对数据进行深入分析，能够获得有价值的洞察，为业务决策提供有力支持。
而在大数据分析中，关联分析技术被广泛用于揭示数据之间的关联关系，发现隐藏在数据背后的规律和潜在的相关性。
在本篇文章中，我们将为您介绍关联分析技术的基本概念、常用算法以及实际应用。
一、关联分析概述关联分析是一种从大规模数据集中寻找有趣关系、相互依赖的任务。
它通过发现项目集中的频繁模式来完成，频繁模式指的是在数据集中经常出现的物品组合。
关联分析被广泛应用于市场篮子分析、商品推荐、交叉销售等领域。
二、关联分析算法1. Apriori算法Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一，它基于频繁模式的性质。
Apriori算法通过扫描数据集多次来找到频繁项集，利用逐层递加的方式来发现频繁项集的超集，直到无法找到更多频繁项集为止。
Apriori算法的核心思想是：如果一个物品组合是频繁的，那么它的子集也一定是频繁的。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种高效的关联分析算法，通过构造FP树（频繁模式树）来实现快速的频繁模式挖掘。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法避免了多次扫描事务数据库的操作，通过构造FP树和利用后缀路径来发现频繁模式。
FP-Growth算法适合处理包含大量事务和高维度特征的数据集。
3. Eclat算法Eclat算法也是一种经典的关联分析算法，它通过交集来计算频繁模式。
Eclat算法首先构建一个频繁项集的垂直格式数据结构，然后利用递归的方式来生成频繁项集。
与Apriori算法和FP-Growth算法相比，Eclat算法更适用于处理稀疏数据集。
三、关联分析的实际应用1. 市场篮子分析市场篮子分析是关联分析的经典应用之一，它通过挖掘购物篮中的频繁模式，从而揭示商品之间的关联关系。
利用市场篮子分析，商户可以了解消费者购买习惯，进行商品陈列、促销策略的优化，提高销售额和客户满意度。
关联分析方法
关联分析方法关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中项之间的关联规则。
在商业领域，关联分析被广泛应用于市场篮分析、交叉销售分析、购物篮分析等领域。
它可以帮助企业发现产品之间的关联性，从而制定更有效的营销策略，提高销售额和客户满意度。
关联分析的核心思想是寻找项集之间的频繁关联规则。
在一个项集中，如果某些项经常出现在一起，就可以认为它们之间存在关联性。
关联分析的常见算法包括Apriori算法和FP-growth算法，它们能够高效地发现频繁项集和关联规则。
Apriori算法是一种经典的关联分析算法，它通过逐层搜索的方式发现频繁项集。
该算法首先扫描数据集，统计每个项的支持度，然后根据最小支持度阈值生成候选项集。
接下来，通过连接和剪枝操作，逐渐生成更大的候选项集，直到不能再生成新的频繁项集为止。
最后，根据频繁项集生成关联规则，并计算它们的置信度。
FP-growth算法是一种基于前缀树的关联分析算法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
该算法首先构建FP树，然后通过递归方式挖掘频繁项集。
相比于Apriori算法，FP-growth算法不需要生成候选项集，因此在处理大规模数据集时具有更高的效率。
在实际应用中，关联分析方法需要注意以下几点：首先，选择合适的支持度和置信度阈值。
支持度和置信度是衡量关联规则重要性的指标，合理设置阈值可以过滤掉不重要的规则，提高关联分析的效率和准确性。
其次，处理大规模数据集时需要考虑算法的效率。
针对不同规模的数据集，可以选择合适的关联分析算法，以提高计算效率。
最后，关联分析结果需要结合业务实际进行解释和应用。
在发现了关联规则之后，需要进一步分析规则的意义，结合实际情况进行解释，并制定相应的营销策略或业务决策。
总之，关联分析方法是一种重要的数据挖掘技术，能够帮助企业发现数据集中的关联规则，从而指导营销策略和业务决策。
通过合理选择算法、设置阈值，并结合业务实际进行解释和应用，可以充分发挥关联分析的作用，提升企业的竞争力和盈利能力。
基因型和表型的关联研究方法
基因型和表型的关联研究方法一、背景介绍随着科技的不断发展，人们对基因组的研究也越来越深入，我们开始逐渐理解基因组中的基因和DNA序列是如何影响我们的生命和健康状况的。
基因组“语言”的解读是基因型和表型研究的基础，告诉人们什么导致我们不同的表现形式和生命风险。
基因型和表型之间的关系非常复杂，需要各种各样的方法来研究和理解。
本文将讨论这些方法，在研究中帮助我们识别并理解基因和表型之间的关系。
二、基因型-表型关联研究的类型基因型-表型关联研究的主要类型包括：关联分析、区域关联分析、对照研究、复杂疾病研究和共同混合模型。
下面将逐一介绍这些方法。
1. 关联分析关联分析是研究两个或更多变量之间的关系的一种方法，广泛应用于基因-表型关联研究中。
它的目标是识别基因与表型之间的关联，确定是否存在特定的位点或基因，对表型的变异进行解释分析。
单倍型标记（SNP）是遗传变异的重要形式之一，SNP与基因中的单个碱基进行连锁分析。
SNP具有足够的标记点，可以作为关联分析和GWAS的有力工具。
SNP的关联信息可用于确定适当的疾病预防策略、个性化医疗方案和治疗方法。
2. 区域关联分析区域关联分析是一种结合多个SNP的方法，建立SNP与表型的关系。
区域关联分析的一个重要目的是，通过组合SNP，在非常小的区域内确定与表型相关的标记。
这种标记通常可以用于解释表型的大量变异。
在区域关联分析中，使用基于区域的统计方法，使用SNP来显著区分主要的关联位点。
这种方法能够帮助确定基因组上存在的复杂功能元件。
3. 对照研究对照研究是研究一种疾病与其他因素之间关系的一种方法，其中主要因素是基因变异。
在对照研究中，通常将病例组与对照组进行比较研究，以确定疾病和其他因素之间的关系。
在这种研究中，重要的是确定与疾病有关的基因是否存在。
对照研究的应用非常广泛，通常与其他研究方法一起使用。
它可以帮助科学家确定基因变异是如何导致疾病和其他表型变异的。
4. 复杂疾病研究复杂疾病研究是研究遗传和环境因素如何共同作用，导致健康状况变异的一种方法。
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。
企业关联状况分析报告范文
企业关联状况分析报告范文1. 简介本报告旨在对一家企业的关联状况进行分析，通过研究企业之间的关系以及对外的关联情况来了解企业的发展现状和未来趋势。
2. 总览2.1 企业概述被分析的企业是一家制造业公司，专注于生产和销售电子产品。
成立于2005年，总部设在中国，在国内有多个生产基地，产品销往全球各地。
2.2 关联企业概述通过对企业的财务报表和公开信息的研究，我们确定了与被分析企业关联的公司，主要包括以下几个方面：1. 子公司：被分析企业拥有多家全资子公司，这些子公司在中国各地和国外设有生产基地和销售网络。
子公司与母公司存在财务和管理上的关联。
2. 合作伙伴：被分析企业与其他制造业公司建立了合作关系，共同进行生产、研发和市场营销活动。
3. 上下游企业：被分析企业与供应商和分销商有紧密的合作关系，形成了完整的供应链和销售网络。
4. 股东：被分析企业的股东构成复杂多样，包括个人投资者、机构投资者和关联公司。
3. 关联分析3.1 子公司被分析企业的全资子公司在中国各地和国外设有生产基地和销售网络。
子公司与母公司共享品牌、技术和市场资源，通过集中管理和资源整合，实现了规模效益和协同效应。
通过研究子公司的财务报表，可以看出它们对母公司业绩的贡献比较大，占整个企业利润的70%以上。
这表明子公司的发展和经营情况对整个企业的发展具有重要影响。
3.2 合作伙伴被分析企业与其他制造业公司建立了合作关系，共同进行生产、研发和市场营销活动。
通过与合作伙伴的合作，被分析企业可以共享技术、资源和市场渠道，降低研发成本和市场推广成本。
合作伙伴关系的稳定性对企业的发展有重要影响。
通过研究合作伙伴的财务状况和合作关系的历史，可以评估合作伙伴对企业的战略意义和风险。
3.3 上下游企业被分析企业与供应商和分销商有紧密的合作关系，形成了完整的供应链和销售网络。
供应商提供原材料和零部件，分销商负责产品的销售和售后服务。
供应链的稳定性和效率对企业的供应和生产具有关键影响。
关联性分析课件
1. 它们在客观上是有一定联系的； 特点： 2. 在观察时是独立地去测量的;
3.这两个随机变量都服从正态分布； 例如：父子的身高（X）、儿子的身高（Y）
X1 Y1 、X2 Y2 、 X3 Y3 、 … 、 Xn Yn
相关分析和回归分析
是否有联系，联系的方 向、程度如何？
相关或关联
定量指示相关或关联的 指标：如相关系数
定量描述其 依存关系
回归分析
依存性 （relationship）
数学模型：如Y=f (x)
如何保证一份作关联性研究的样本合格？
抽样研究
保证样本的合格性
随机抽样 保证样本间相互独立
关联性分析
9.1 概述 9.2 两个连续型随机变量的相关分析 9.3 两个分类变量间的关联分析
(b)
(d)
(f)
(h)
散点图能直观地看出两变量是否存在相关关系。故研 究两变量关系应先绘散点图，再量化两者的关系。
Positive Correlation
Negative Correlation
Zero Correlation
Curvilinear relationship
(a)
(c)
Linear Relationship
相关系数反应线性相关性：
Y
Y
5.0
Y
7.5
Y
6
2.2
4.5
Y
7.0
2.0
5
4.0
1.8
6.5
4
3.5
1.6 3.0
6.0
3
1.4
2.5
5.5
1.2
2
2.0
1.0
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。
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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)。
1. 当|D,|=1时,这两个位点处于完全连锁不平衡态；
2. 当|D,|<1时,表示祖先中的完全连锁不平衡被打破，在群体 演化过程中两个位点间发生了重组; 3. r2和|D,|数值越大,两基因座间的连锁不平衡性越强。
尽管|D,|可以测量连锁不平衡的强度,但|D,|值在很大程度上依 赖于样本的大小,当样本较小,特别是标记中有出现频率很小的 等位基因时,|D,|值将偏高。 因而很难比较不同样本间连锁不平衡的水平及衰减程度.当值 接近1时表示群体演化中几乎没有重组发生,而当|D,|值小于1 时,不管是用来测量连锁不平衡的大小还是比较不同研究之间 连锁不平衡的强度都需要谨慎使用。
GWAS也是植物研究的热点，可能会持续很长的 时间。其中的根本原因就是，genotyping的费用 大大降低了，如果要和育种关系起来，前途无量 啊
关联分析的步骤
(1)种质材料的选择。 种质资源的选择对发掘优异等位基因非常关键。为了能够检测到最多 的等位基因，所选材料应尽可能地包括某物种全部的表型和遗传变异 (Flint-Garcia, et al.,2005)。 (2)群体结构分析。 通过运用基因组范围内的大量独立遗传标记(如SSR、SNP、RFLP或 AFLP 等) 可以检测并校正种质材料的群体结构。理想的标记可以是 适量的SSR，或者是大量的SNP，但如果所选种质材料来源有限， AFLP 标记则是理想的选择(王荣焕等, 2007b; Zhu et al., 2008)。 (3)目标性状的选择及其表型鉴定。 目标性状的选择应兼顾性状的生物学重要性、性状评价的准确性、性 状相关数据采集的简易性及可重复性( Flint-Garcia et al., 2005)。 (4)关联分析。 基于全基因组扫描的关联分析中，分析了种质材料的群体结构、标记 间LD 水平和目标性状的表型数据后，即可进行关联分析；而在基于 候选基因的关联分析策略中，下一步是候选基因的选择及其核苷酸多 态性检测，然后进行关联分析(Zhu et al., 2008)。
目前新发展的关联分析统计方法主要有： (1)传递不平衡检测（Transmission disequili-brium test,TDT） (2)基因组对照（Genomic control，GC） (3)结构关联（Structured association，SA） (4)混合线性模型（Mixed liner model，MLM） (5)巢式关联作图（Nested association mapping，NAM） (6)上位性关联分析（Epistatic association mapping，EAM）
(Calculate by Genetic Power CalculatorPurcell et al. (2003) Bioinformatics, 19:149-150).
群体结构:the non-random distribution of genotypes among individuals within a population, 可能导致基因多态性位点与性状的相关性并非由功 能性等位基因引起,从而提供假阳性结果。
(Loiselleet al . 1995,American Journal of Botany 82:1420-1425)
Pla is the frequency of allele a at locus l in the reference sample, nl is the number of genes defined in the sample at locus l (the number of individuals times the ploidy level minus the number missing alleles)
i 1
k
其中y为表型值,b0为截距,bi为最终模型中第i个位点的效应,k为最终模型中显著位点 的个数,xi为对y的发生率,e为残差。
Q + K model had highest power to detect SNPs with true effects
3实验室关联分析的发展
Zhang等(2005)提出了基于品种系谱的QTL定位方法。 其主要思想是利用品种的系谱关系计算品种间的后裔同样（identity by descent，IBD） 值，并将IBD值嵌入回归模型或方差组分模型以检测QTL的位置与效应； Zhang等(2008)提出了基于同胞对的Haseman-Elston回归模型方法。 建立了由单点分析拓展到多QTL分析的全基因组多QTL定位Haseman-Elston回归 方法（MQHE）。 Lü等(2009)对(Grupe et al.在2001)年提出的“in silico”作图进行拓展，发展了多位点的 “in silico”作图（MLISM）。 Zhang等(2010)在MLM的基础上提出了一种压缩混合线性模型方法（cMLM）。 该方法通过引入聚类数和分组数两个模型参数，将个体先聚类为组来更好地 获得亚群间的品种相关，为MLM提供了额外的优化机会，提高了全基因组关 联分析的统计功效。 李梦（2011）基于压缩混合线性模型方法（cMLM），提出了改进压缩混合线性 模型方法（Enrished compressed MLM, ECMLM）。 Lü 等(2011)提出了整合全基因组所有标记信息量的上位性关联分析方法（epistatic
(Reich et al. 2001)
• 3.研究LD的衰减有什么用？
LD的衰减距离决定关联分析时所需标记密度，也在一定程 度上决定关联分析的精度
3.影响关联分析的因素
1.样本的遗传多样性 2.LD的衰减（decay of LD） 3.样本的大小 4.群体结构（population structure） 5.材料间亲缘关系（Kinship） 6.交配体系
生物在进化的过程中，对于某一特定基因座， 在自然选择、人工选择、重组、突变、遗传漂变、 迁移、群体扩张和瓶颈效应等因素的影响下，某 一“有利”变异(或等位基因)在正向选择的过程 中被保留下来，因而群体中具有此等位基因个体 的比例将会不断增加，成为优势变异而被固定下 来；同时，携带其它等位基因的个体则会逐渐减 少甚至消失。因此，该基因座的遗传多样性就会 急剧下降。由于存在连锁关系，该基因座两侧一 定范围内的序列(包括中性基因座)也会随着该 “有利”等位基因的固定而被大量保留下来，从 而使其遗传多样性也大大降低。
该方法利用标记信息计算每品种归属于各亚群的后验概率Q矩阵和品种间 亲缘关系K矩阵，将两矩阵嵌入混合线性模型中以矫正群体结构和遗传背 景对当前检测QTL的影响 Yu等(2005)
Yu等(2008)提出了同时整合连锁分析和关联分析二者优势的巢式关联分析方法， 其统计模型为：
y b0 xi bi e
(e) sample with severe population structure and familial relationships
Kinship definition and interpretation
In a generic way, kinship coefficients, also called coancestry coefficients, are based on the probability of identity of alleles for two homologous genes sampled. In some particular way. In the case of a kinship coefficient between two individuals, the two genes are randomly sampled within each of the two individuals.