关联分析
数据关联分析
数据关联分析在当今数字化的时代，数据如同海洋一般浩瀚无垠。
而从这海量的数据中挖掘出有价值的信息，就如同在大海中寻找珍贵的宝藏。
数据关联分析，便是我们手中那把能够开启宝藏之门的关键钥匙。
首先，让我们来理解一下什么是数据关联分析。
简单来说，它是一种通过寻找数据之间的内在联系和相互关系，从而揭示隐藏在数据背后的规律和模式的方法。
想象一下，你有一堆关于销售的数据，包括产品类别、销售地区、销售时间和销售额等等。
通过数据关联分析，你可能会发现某些产品在特定地区、特定时间段内的销售额有着显著的增长趋势。
这就是数据关联分析的魅力所在，它能帮助我们从看似杂乱无章的数据中发现有意义的信息。
那么，为什么数据关联分析如此重要呢？对于企业来说，它是制定有效营销策略的重要依据。
通过分析客户的购买行为数据，企业可以了解哪些产品常常被一起购买，从而进行捆绑销售或者推荐相关产品，提高销售额。
比如，一家超市发现购买面包的顾客经常同时购买牛奶，那么在摆放商品时，就可以把面包和牛奶放在相邻的位置，或者在促销活动中推出面包和牛奶的组合套餐。
在医疗领域，数据关联分析也发挥着巨大的作用。
医生可以通过分析患者的病历数据，发现疾病之间的关联，为诊断和治疗提供更准确的依据。
例如，研究发现患有高血压的患者往往更容易患上糖尿病，这一关联发现有助于医生提前采取预防措施，降低患者的患病风险。
在金融行业，数据关联分析能够帮助识别欺诈行为。
通过分析交易数据中的异常模式和关联关系，金融机构可以及时发现可疑的交易活动，保护客户的资金安全和金融系统的稳定。
要进行有效的数据关联分析，我们需要一些方法和技术。
关联规则挖掘是其中一种常见的方法。
它通过设定一些支持度和置信度的阈值，来发现数据中频繁出现的项集和关联规则。
比如说，我们设定支持度为10%，置信度为70%，那么如果在我们的销售数据中，购买 A 产品的同时购买 B 产品的情况超过了 10%，并且购买了 A 产品的顾客中有超过 70%的人会购买 B 产品，那么就可以认为存在“A 产品＞ B 产品”这样的关联规则。
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。
大数据挖掘导论与案例课件：关联分析概念与方法
根据数据的抽象层次，关联规则可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层关联
规则中，没有考虑现实数据的多层次性。多层关联规则是指在规则挖掘中，对数据的
多层性进行了充分考虑。
6.2
关联分析的方法
6.2.1 先验原理
大数据挖掘导论与案例
由此可见，在生成规则的过程中，一旦有低置信度的规则出现，就可以利用它进行剪枝，
此过程称为基于置信度的剪枝（confidence-based pruning），如下图所示。
采用剪枝策略可有效降低关联规则生成的计算复杂度。
6.2.3 Apriori算法生成关联规则
基于置信度的剪枝
大数据挖掘导论与案例
6.2.4 Apriori算法效率提升
任何具有反单调性的度量都能够直接结合到挖掘算法中，对候选项集的指数搜索空间有
效地进行剪枝，以降低生成频繁项集的计算代价。
6.2.2 Apriori算法产生频繁项集
大数据挖掘导论与案例
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，它开创性地使用了基于支持度的剪枝技术来控
制候选项集的指数增长。此处以下表所示的事务数据集为例，展示Apriori算法挖掘频繁
大数据挖掘导论与案例
在对购物篮数据进行关联分析时，需要处理两个关键问题：第一，计算复杂度问题。从
大型事务数据集中发现有意义的规则在计算上要付出很高的代价；第二，规则的筛选问
题。所发现的某些规则可能是虚假的或不令人感兴趣的，因为它们可能是偶然发生的或
者是已经被研究者所熟知的。
除了购物篮分析外，关联分析也被应用于公共管理、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘
和推荐系统等领域。
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。
数据挖掘——关联分析
结果：
尿丌湿销量增长18% 啤酒销量30%
目录
1 2 关联分析是什么 原理与基础概念 关联分析的应用 案例分析
3
4
关联分析是什 么
关联分析是什么
兲联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于収现 隐藏在大型数据集中有意义的联系，所収现的模式通常用 关联规则或频繁项集的形式表示。能够帮助企业做很多很 有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架
原理与基础概念
TID 1 Items Bread,Milk
2
3 4 5
Bread,Diaper,Beer,Eggs
Milk,Diaper,Beer,Coke Bread,Milk.Diaper,Beer Bread,Milk,Diaper,Coke
原理与基础概念
就啤酒、尿丌湿案例而言，首先必须要设定最小支持度不最小可信
度两个阈值，在此假设最小支持度min-support=5%且最小可信度 min-confidence=65%。用公式可以描述为：
Support{Diaper，Beer}≥5%and Confidence{Diaper，Beer}≥65%
其中，Support{Diaper，Beer}≥5%于此应用范例中的意义为：在 所有的交易记录资料中，至少有5%的交易呈现尿布不啤酒这两项商品 被同时购买的交易行为。Confidence{Diaper，Beer}≥65%于此应用范
摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，真正的把数
据挖掘落到实处。
关联分析是什么
简单的说，就是収现大量数据中项集乊间有趣的兲联。在交 易数据、兲系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合 或对象集合乊间的频繁模式、兲联、相兲性或因果结构。
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)。
数据挖掘之关联分析
数据挖掘能做什么
相关性分组或关联规则 （Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
关联规则的实现原理: 从所有的用户购物数据中（如果数据量过大，可以选取一定的时间区间，如一年、一个季度等），寻找当用户购买了A商品的基础上，又购买了B商品的人数所占的比例，当这个比例达到了预设的一个目标水平的时候，我们就认为这两个商品是存在一定关联的，所以当用户购买了A商品但还未购买B商品时，我们就可以向该类用户推荐B商品。
聚类（Clustering）
一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
例子：
数据挖掘能做什么
STEP1
STEP2
我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能，这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。
01
03
02
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
数据关联
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
01
02
03
04
关联规则
以产品分析为基础的关联推荐
以用户分析为基础的关联推荐
基于用户分析的推荐是通过分析用户的历史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书，那么就可以基于这个发现进行推荐。
关联分析
关联分析的研究策略
全基因组途径
全基因组扫描方法所需标记的数目取决于物种的基 因组大小和LD水平。物种基因组大小相同时, LD衰 减速度慢的物种所需标记少,但由于标记与目标基 因在物理距离较远的情况下亦可出现高的LD,故其 定位精度比衰减速度快的物种低。鉴于物种的基因 组碱基序列通常数以千万计甚至更多,全基因组扫 描所需检测标记数量极为庞大。
GENE
关联分析
关联分析
关联分析是以 连锁不平衡为 基础鉴定某一 群体内性状与 遗传标记或候 选基因间的关 系，它是新近 开始在作物遗 传学研究中应 用的一种分析
方法
PART 01
关联分析的基础
PART 02
关联分析的研究策略
PART 03
关联分析中的假阳性及其消除
关联分析的基础—连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD
GENE
谢谢，敬请 批评指正！
关联分析的研究策略
候选基因途径 如果该物种的全基因组序列已经获得, 则可以首先 通过连锁分析把目标QTL限定在3～5cM以内(可能包 括几十到上百个功能基因), 然后通过生物信息学的 功能预测和相应的生理生化分析可以初步排除掉大 部分与目标QTL无关的基因, 最后对少数几个候选基 因进行关联分析,可以快速找到目标性状的候选基 因。
连锁不平衡与关联分析
在自然群体的基因组中存在数目庞大的多态性,由于 连锁的存在及群体形成过程中突变、重组和选择等 因素的影响,多态位点的等位基因间存在广泛的非随 机关联,即连锁不平衡状态。多个基因座的等位基因 间的LD形成了一系列的单倍型。根据单倍型可把群 体内个体区分为不同类型或亚群。由于存在引起表 型变异的等位基因,使得不同的单倍型群体具有表型 上的差异,分析不同单倍型群体与表型变异的协变性 (关联), 就可把引起表型变异的位点定位到相对应的 单倍型上。因此, 分析标记与引起表型变异位点(QTL) 的关联性,根据分子标记的信息即可定位QTL 在染色 体上的位置。
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关于关联分析的研究综述
引言
从信息处理的角度，人们更希望计算机帮助我们分析数据、理解数据，帮助我们基于丰富的数据作出决策，做人力所不能及的事情。
于是，数据挖掘——从大量数据中用非平凡的方法发现有用的知识——就成了一种自然的需求，它的主要目的便是从庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，找出其中的知识，并根据不同的问题建立不同的模型，以提供决策时的依据，数据挖掘对组织及决策行为将有相当大的帮助。
数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），知识发现的一般步骤为：数据抽取，数据清理，数据设计，算法设计，算法运行，结果分析。
1.数据挖掘
数据挖掘的核心步骤是算法的设计阶段，一个好的算法（速度快、伸缩性好、结果容易使用且符合用户的特定需求）是影响数据挖掘效率的最重要因素。
数据挖掘是一个循环过程，如果用户对结果不满意，可对数据库进行重新挖掘。
从数据库中发掘的规则可以有以下几种：特征规则、区分规则、聚类规则、关联规则和进化规则等。
关联规则是比较新的一种，它的形式简洁，易于解释和理解并可有效捕捉数据间的重要关系。
2.关联规则
关联规则挖掘最相关的三个重要的研究领域是：统计学（Statistics），机器学习(Machine Learning)（或称人工智能，Artificial Intelligent）及数据库（Database）。
关联规则挖掘与统计学和机器学习的共同特点是：都是从数据集中发现知识。
2.1基本概念
Agrawal等人于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，是数据挖掘的一个重要研究领域。
它反映出一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。
如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其它事物预测到。
具体描述为：设I={i1，i2，…，im}是二进制文字的集合，其中的元素称为项(item)。
记任务相关的数据D为交易T(transaction)的集合，这里交易T是项的集合，并且T⊆I。
每个交易都有一个唯一的标识，如交易号，记作TID。
设X是一个I中项的集合，如果X⊆T，
那么称交易T包含X。
2.2关联规则挖掘的算法
Agrawal等人在1993年设计了一个基本算法，提出了挖掘关联规则的一个重要方法—这是一个基于两阶段频繁项集思想的方法，将关联规则挖掘算法的设计可以分解为两个子问题：
1)找到所有支持度大于最小支持度的项集（Itemset），这些项集称为频繁项集（Frequent Itemset)。
2)使用第1步找到的频繁项集产生期望的规则。
第一个问题是算法设计的核心问题，它的效率高低是影响算法的关键，从庞大的数据库中找出所有符合大于或等于最小支持度的频繁项集，往往是相当艰巨且耗时的过程，但频繁项集被确定以后，要产生相对应的关联规则就容易且直接了，第2步只在生成的频繁项集中创建相应规则的枚举过程，无需复杂的计算，目前所谓的算法设计问题主要是围绕如何生成频繁集展开的。
2.2.1经典频集方法
为了生成所有频繁项集，Agrawal等人在1993年设计了Apriori算法，使用了递推的方法。
首先产生频繁1-项集L1，然后是频繁2-项集L2，直到有某个r值使得Lr为空，这时算法停止。
这里在第k次循环中，过程先产生候选k-项集的集合Ck，Ck中的每一个项集是对两个只有一个项不同的属于Lk-1的频繁项集做一个(k-2)-连接来产生的。
Ck中的项集是用来产生频繁项集的候选集，最后的频繁项集Lk必须是Ck的一个子集。
Ck中的每个元素需在交易数据库中进行验证来决定其是否加入Lk，这里的验证过程是算法性能的一个瓶颈。
这个方法要求多次扫描可能很大的交易数据库，即如果频繁项集最多包含10个项，那么就需要扫描交易数据库10遍，这需要很大的I/O负载。
2.2.2 FP－tree算法
Han等人提出FP－tree算法，此算法是不产生候选项集作法的代表，因为不用产生候选项集，只需扫描数据库两次，因此节省了大量I／O的时间，整体的效能大幅提升，而且已运用在实际的产品中。
FP－tree算法和上述算法最主要的差别在于：FP－tree算法不用产生候选项集，且将数据库压缩在FP－tree的结构中，改进了扫描多次数据库的高成本。
我们利用例子来说明FP －tree算法。
它的最小支持度设为2，其作法可分为两个阶段。
第一个阶段为构建FP－tree结构，需扫描数据库两次，第一次扫描数据库将每个支持度大于或等于最小支持度的项目（频繁1-项集）找出，并根据其支持度值大小和在数据库出现的先后次序作排序。
并使得每一项通过一个节点链指向它在树中的出现。
第二次扫描过滤掉数据库中不足最小支持度的项目并依据排序表的频繁1-项集的次序得到每笔记录中包含频繁项的模式，同时构建FP－tree结构。
FP－tree构造如下：首先，创建树的根节点，用“root”标记，读入经过排序处理的每笔记录的第一个项时，检查root下的子树是否存在此项目节点，若此项目不存在，则在root 下新增此项目节点（Ni）；如果此项目存在，则将此节Nj支持度加l。
之后的项目读入时，检查Nk（Nk为Ni或Nj）下的子树是否存在此项目节点，如果不存在，就在Nk下新增一个项目节点，如果存在，则将此节点支持度加1，以此类推做完每笔频繁项集中的所有项目。
2.2.3 FPL算法
E C.Tseng及Hsu Tseng提出FPL（Frequent Pattern List）算法以改进FP-tree算法，FPL 主要是将数据库中的交易数据做适当的处理后储存在一线性串行数据结构中，并在此线性串行结构上执行简单的运算，即可有效找出所有频繁项集模式，因为FPL算法利用简单的线性串行数据结构，不需产生候选项集，只需扫描数据库两次，且不管是稀疏数据库或是密集数据库均能有效找出所有的频繁项集模式，因此克服了FP-tree的缺点。
FPL算法扫描数据库两次，第一次扫描数据库将每个支持度值大于或等于最小支持度的频繁1-项集找出，并依照支持度大小和在数据库出现的先后次序作排序，第二次扫描以过滤掉记录中不足最小支持度的项目并根据己排序好的项目次序得到每笔记录的包含频繁项的模式，这一步与FP-tree算法一致。
此后FPL执行以下两个阶段。
第一个阶段是构建频繁项目线性串行。
根据表2-5将频繁项依支持大小建立成FPL串行，并将表2-3中的每笔记录建构成0、1二元数据表（DB-BIT），作法是根据FPL串行节点顺序与表2-3的数据做比较即可得到每笔记录，记录Ti之某位数据若为0（1）表示相对的频繁数据项目未出现（出现）在此记录中，最后将DB-BIT 中的所有记录挂至适当的FPL串行节点上。
第二个阶段是从此串行结构中挖掘所有的频繁项集模式。
首先检查串行最右边节点（Ni），这也与FP-tree算法相似，从支持度最小的项开始挖掘。
在此要找出所有包含Ni项目的频繁项集模式，计算出现在Ni节点上的其它各项出现次数(Bit count)，接着忽略Ni以及所有Bit count小于最小支持度的项产生Ni项目的频繁1-项集模式：I5：2（代表项目I5在数据库中出现二次），接下来处理Bit count值大于或等于最小支持度的节点(Nb(b=l，2，…
n))，产生频繁模式为Nb和Ni组合，其出现次数皆为Nb支持度值（I2，I5：2），（I1，I5：2），再将Nb重新建立一子串行，并且将Ni所属的所有记录挂至适当的节点上，依据上面的方法，再挖掘新的频繁模式：（I2，I1，I5：2），直到串行中只剩下一个节点I2。
接着考虑移走Ni所属的记录及DB-BIT最后一位，找出下一个Ni=1的所有记录并挂至此串行下。
重复上述方法寻找频繁项集模式，直至串形结构上只有一个最大节点存在为止。
3.总结
总之，Apriori、FP-tree等现有关联规则挖掘算法都是在单维、单层、布尔关联规则下讨论的，是最简单形式的关联规则，它是解决其它问题的基础。