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  • 数据关联性
    千次阅读
    2018-11-16 15:23:15

    格式内容清洗

    一般情况下,数据是由用户/访客产生的,也就有很大的可能性存在格式和内容上不一致的情况,所以在进行模型构建之前需要先进行数据的格式内容清洗操作。格式内容问题主要有以下几类:

    1. 时间、日期、数值、半全角等显示格式不一致:直接将数据转换为一类格式即可,该问题一般出现在多个数据源整合的情况下。
    2. 内容中有不该存在的字符:最典型的就是在头部、中间、尾部的空格等问题,这种情况下,需要以半自动校验加半人工方式来找出问题,并去除不需要的字符
    3. 内容与该字段应有的内容不符:比如姓名写成了性别、身份证号写成手机号等问题

    逻辑错误清洗

    主要是通过简单的逻辑推理发现数据中的问题数据,防止分析结果走偏,主要包含以下几个步骤:

    1. 数据去重
    2. 去除/替换不合理的值
    3. 去除/重构不可靠的字段值(修改矛盾的内容)

    去除不需要的数据

    一般情况下,我们会尽可能多的收集数据,但是不是所有的字段数据都是可以应用到模型构建过程的,也不是说将所有的字段属性都放到构建模型中,最终模型的效果就一定会好,实际上来讲,字段属性越多,模型的构建就会越慢,所以有时候可以考虑将不要的字段进行删除操作。在进行该过程的时候,要注意备份原始数据。

    关联性验证

    如果数据有多个来源,那么有必要进行关联性验证,该过程常应用到多数据源合并的过程中,通过验证数据之间的关联性来选择比较正确的特征属性,比如:汽车的线下购买信息和电话客服问卷信息,两者之间可以通过姓名和手机号进行关联操作,匹配两者之间的车辆信息是否是同一辆,如果不是,那么就需要进行数据调整。

    更多相关内容
  • 对于面板数据, 首先给出面板数据的空间投射方法, 将面板数据投射为空间的向量序列. 然后, 基于空间向量的夹角和距离分别构建... 分析结果表明, 所提出的关联度模型能较好地反映面板数据的相似和接近关联程度.</p>
  • 数据挖掘怎么做关联性分析呢?

    千次阅读 2020-09-30 15:14:52
    其实这里面用到了数据挖掘中的关联规则,是典型的应用。类似应用还有很多,例如:资讯类APP的推荐(今日头条);微博推荐等。 接下来我们以购物篮这个典型的应用来为大家介绍,在购物场景下,是如何做关联分析,并...

    大家打开某宝,会发现,购物网站越来越懂我们了,推荐的商品正好就是我们想买的。其实这里面用到了数据挖掘中的关联规则,是典型的应用。类似应用还有很多,例如:资讯类APP的推荐(今日头条);微博推荐等。

    接下来我们以购物篮这个典型的应用来为大家介绍,在购物场景下,是如何做关联分析,并帮助购物者更快速买到自己想要的东西。

    全文讲解中所用到的产品是由亿信华辰提供的数据挖掘平台豌豆DM。

    整个过程分为以下几个步骤:

    应用目标:从订单数据集中找出关联度较高的商品。

    创建数据集

    下图的数据集为某商城的订单数据集(1000条订单号,20个商品类别)。

    数据探索

    首先通过豌豆DM提供的数据探索功能,查看数据是否存在缺失值,如果缺失应通过数据预处理功能,剔除缺失的数据。通过数据探索发现,该数据集的完整性较好,不需要做数据预处理。

    构建模型

    然后创建关联规则的挖掘过程,选择FP-Growth或Apriori算法来训练模型,得到我们需要的关联规则。下图例子中,我们认为支持度大于10%,可信度大于60%的规则,是客户经常同时购买的商品。如客户经常就会将喜力啤酒、苏打、饼干一起购买。

    这便是商城当发现你购买了啤酒或苏打,会推荐你购买饼干的原因。

    得到关联规则模型结果后,我们可以发布该模型到模型库,以供后续模型应用使用。

    模型应用

    最后在模型应用界面,我们只需简单的拖拽,即可完成模型应用的制作。模型应用以表格和推荐图的形式,展现了推荐商品的规则。当关联规则较多的时候,我们也可以通过筛选输入商品的参数,快速查询该商品的推荐规则。

     

    从上图我们发现:

    当购物者购买了牛油果和洋姜时,系统会自动为他推荐喜力啤酒;购买橄榄和腌牛肉,系统会自动推荐胶鲜鱼,省去了购物者搜索的操作,提高了购物网站的销量。

    这就是豌豆DM关联分析应用的魅力所在,让不知不觉中为用户提供了很大的便利。

    展开全文
  • 数据挖掘——关联规则挖掘

    千次阅读 2022-04-14 15:54:57
    数据挖掘之关联规则挖掘 关联规则挖掘(Association Rule Mining)最早是由Agrawal等人提出。最初的动机是解决购物篮分析(Basket Analysis)问题,目的是发现交易数据库(Transaction Database)中不同商品之间的...

    《数据挖掘》国防科技大学
    《数据挖掘》青岛大学

    数据挖掘之关联规则挖掘

    关联规则挖掘(Association Rule Mining)最早是由Agrawal等人提出。最初的动机是解决购物篮分析(Basket Analysis)问题,目的是发现交易数据库(Transaction Database)中不同商品之间的联系规则。

    1. 定义

    关联规则是描述在一个交易中物品之间同时出现的规律的知识模式,更确切的说,关联规则是通过量化的数字描述物品X的出现对物品Y的出现有多大的影响。
    关联分析 association analysis:关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系,所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。
    在这里插入图片描述

    形式化描述

    • 关联规则挖掘的交易数据集记为D
    • D ={T1,T2,…,Tk,…,Tn},Tk(k=1,2,…,n)称为交易,每个交易有唯一的标识,记作TID。
    • 元素 im(m=1,2,…,p)称为项。在交易数据集中,每个项 ik 代表一种商品的编号或名称。
    • 设 I = { i1,i2,…,im}是 D 中全体项组成的集合。D 中的每个事务Tk都是 I 的一个子集,即 Tk ⊆ I ( j=1,2,…,n)。
    • 由 I 中部分或全部项构成的一个集合称为项(itemset),任何非空项集中均不含有重复项。若 I 包含m个项,那么可以产生2m个非空项集。
    • 设 X 是一个 I 中项的集合,如果 X ⊆ Tk,那么称交易 Tk 包含项集 X。
    ◆ 若X,Y为项集,X⊂I, Y⊂I,并且X∩Y=Ø,则形如X→Y的表达式称为关联规则。

    度量

    • 支持度(support)
      支持度是对关联规则重要性的衡量,反映关联是否是普遍存在的规律,体现这条规则在所有交易中有多大的代表性。记为:support(X→Y)
      在这里插入图片描述
    • 置信度(confidence)
      置信度(或可信度、信任度)是对关联规则准确度的衡量,度量关联规则的强度。即在所有出现了X的活动中出现Y的频率,说明规则X→Y的必然性有多大。记为confidence(X→Y)。
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    基本概念

    • 挖掘关联规则
      在给定一个交易数据集D上,挖掘关联规则问题就是产生支持度和置信度分别大于等于用户给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。
    • 支持度计数
      一般地,项集支持度是一个0~1的数值,由于在计算项集支持度时,所有分母是相同的,所以可以用分子即该项集出现的次数来代表支持度,称为支持度计数。
    • 频繁项集
      给定全局项集 I 和交易数据集 D,对于 I 的非空项集 I1,若其支持度大于或等于最小支持度阈值min_sup,则称 I1 为频繁项集(Frequent Itemsets)。
    • k-项集和频繁 k-项集
      对于I的非空子集 I1,若项集 I1 中包含有 I 中的 k 个项,称 I1 为 k-项集。若 k-项集 I1 是频繁项集,称为频繁 k-项集。
    • 超集
      如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集。 S1是S2的超集,若S1中一定有S2中没有的元素,则S1是S2的真超集,反过来S2是S1的真子集。

    2. 基本过程

    ① 找频繁项集:通过用户给定最小支持度阈值min_sup,寻找所有频繁项集,即仅保留大于或等于最小支持度阈值的项集。
    ② 生成强关联规则:通过用户给定最小置信度阈值min_conf,在每个最大频繁项集中寻找关联规则,即删除不满足最小置信度阈值的规则。
    注意:一个频繁X项集能够生成2X-2个候选关联规则

    3. 原始方法

    蛮力法(brute-force approach):计算每个可能的规则的支持度和置信度
    计算代价过高(可能提取的规则的数量达指数级)

    4. Apriori

    先验原理:
    · 如果一个项集是频繁的,则它的所有子集一定也是频繁的;相反,如果一个项集是非频繁的,则它的所有超集也一定是非频繁的。→提前剪枝
    注意事项:

    • 项的字典序:尽管集合具有无序性,但为了快速连接操作,通常对所有商品做一个默认的排序(类似于建立一个字典索引)。
    • 项的连接:可以降低候选项的生成
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      例子:
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      算法特点:
    • 多次扫描数据库
    • 候选项规模庞大
    • 计算支持度开销大
      提高算法性能的方法:
    • 散列项集计数 Hash-based itemset counting
    • 事务压缩 Transaction reduction
    • 划分 Partitioning
    • 采样 Sampling

    FPGrowth

    基本思想:

    • 只扫描数据库两遍,构造频繁模式树(FP-Tree)
    • 自底向上递归产生频繁项集
    • FP树是一种输入数据的压缩表示,它通过逐个读入事务,并把每个事务映射到FP树中的一条路径来构造。
      构造FP树:
    • 扫描数据库,得到频繁1-项集,并把项按支持度递减排序
    • 再一次扫描数据库,建立FP-tree(遍历每一个事务,构造成一条路径,并给项计数)
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      生成条件模式:
    • 从FP-tree的头表开始
    • 按照每个频繁项的连接遍历FP-tree
    • 列出能够到达此项的所有前缀路径,得到条件模式基
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      递归生成FP树:
      对每个模式库,计算库中每个项的支持度,用模式库中的频繁项建立FP-tree
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      优点:
    • 完备性:不会打破交易中的任何模式,包含了频繁模式挖掘所需的全部信息
    • 紧密性:支持度降序排列,支持度高的项在FP-tree中共享的机会也高;绝不会比原数据库大

    Apriori和FP-tree性能对比

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  • 在做商品关联度分析的时候,我们可能会遇到各种各样格式的数据,而对数据的格式往往会影响关联度分析,一般来说,数据源大多有三种格式: 第一种是事务型交易数据,典型的数据格式是每个数据行以订单ID或以客户ID...

    在做商品关联度分析的时候,我们可能会遇到各种各样格式的数据,而对数据的格式往往会影响关联度分析,一般来说,数据源大多有三种格式:

    • 第一种是事务型交易数据,典型的数据格式是每个数据行以订单ID或以客户ID作为关联分析的参照维度,如果同一个订单中有多少类商品,将会有多个数据行记录。如图下所示:
    • 第二种是合并后的交易数据,数据格式是每个数据行以订有单ID或以客户ID作为关联分析的参照维度,如果不同商品在同一个订单中,那么将会有多个数据行记录。
    • 第三种是真值表格数据,每个数据行以订有单ID或以客户ID,列是每个要关联物品是否购买值,通常T或F表示,不过3.第三种是真值表格数据,每个数据行以订有单ID或以客户ID,列是每个要关联商品是否购值,通常用T或F表示。不过我们这里的列表示每个要关联商品要购买的个数,这种数据格式暂时称为假真值表格数据
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      在关联性分析时,对第一、第二种数据格式的操作比较复杂,而第三种几乎不再对数据格式进行任何操作就可以进行关联性分析。因此,为了方便起见,如何将第一第二种数据格式转化为第三种格式将会很大影响关联性的方便程度,而Excel给我们提供了一个很简单的转化方式,透视表,以下是它的操作步骤。

    - 第一步,选择所要转化的数据,点击插入,后点击推荐的数据透明表格。
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    - 第二步,点击红色箭头指向的选项。
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    - 第三步,按照箭头所示,分别将订单号拉向“行”下面的方框,商品拉向“列”下面的方框,以及将个数拉向‘值’下面的方框便可得到第三种数据中的假真值表格数据。
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    如果要得到真值表格数据,只要在第一步的时候点击“数据透视表”,然后直接按照第三步的操作方式便可以得到真值表格数据。
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