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  • 在侦探影片中常见的场景:警察为了找到线索,在墙上贴很多的证物(照片、...这里介绍一个常用的分析模型:关联图。 ■关联图:把原因、结果要素按照相互作用关系关联起来的图形。通过关联线帮助找到产生结果的原因

    在侦探影片中常见的场景:警察为了找到线索,在墙上贴很多的证物(照片、记录、文字等),然后在这些证物之间画上关联箭头,通过箭头找出物证的关系。在很多的事故分析、或是因果关系分析时都会使用分析模型帮助寻找问题的原因。越是复杂的事故、事件,相关的要素就越多,要素间的关系也越复杂,这就需要有一个方法可以帮助建立要素间的关系,并支持快速地理解问题、给出答案。这里介绍一个常用的分析模型:关联图。

    在这里插入图片描述
    ■关联图:把原因、结果要素按照相互作用关系关联起来的图形。通过关联线帮助找到产生结果的原因。

    一、概念与解读

    1. 模型概念
    在现实中很多的研究对象包含了复杂的要素,这些要素互为因果,以复杂的形态耦合在一起,很难用结构化形式清晰的进行分离、表现出来,比如图2(a)所示,从对象上拆分出来的要素包含了:原因、结果、问题、意见、目的、方法等不同的类型,这些要素之间不是一对一的关系,这样的对象显然无法使用结构化的模型表达,但是采用“关联图”就比较容易表达,如图2(b)所示,用关联图可以将要素关联起来,在复杂的关联关系中找寻规律、因果关系。

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    图2 复杂要素的关联

    由于这个关联图的形式不受限制,可以自由地关联任何类型的要素,分析效率比较高,容易快速地从复杂对象中找出因果关系和解决对策。关联图的主要目的与作用是关联分析要素之间的关系。

    2. 模型解读
    根据图3的关联图的特点,可以从以下的几个方面解读出:

    在这里插入图片描述
    图3 关联箭头方向的含义

    1 ) 方向:因多数节点互为因果,所以缺乏明确的方向,可以由1~n个节点发起;
    2 ) 关系:节点之间只有某种关联,但是不一定有严格的逻辑关系;
    3 ) 节点:可以看出各节点的特点、以及在节点上设置的箭头方向不同
    □节点1:箭头只出不进,说明它是主动的,是造成问题的主要原因;
    □节点2、3、5:有进有出,说明它们是造成问题的中间原因;
    □节点4:只进不出,说明它是被动的,是集中出现问题的地方;

    4 ) 结构:没有确定的结构化关系;
    5 ) 范围:没有明确的起点和终点,无法确定范围;
    6 ) 收敛:所收集要素的内容并不向某一点收敛;

    二、画法与场景

    1. 模型画法
    关联图的绘制方法非常简单,只需要圆圈(或方框)和箭头,参见图4,画法如下:
    □确定主题,收集所有与主题相关的要素;
    □将要素列成一圈,顺序不重要;
    □在圆圈中标注要素的名称;
    □按照从“原因”→“结果”、“手段”→“目的”的原则,标注箭头;
    □用颜色标出主要原因的要素1(箭头全部向外);
    □用颜色标出主要问题的要素4(箭头全部向内);

    在这里插入图片描述
    图4 关联图的画法

    虽然关联图比较提倡自由思考,但是在绘制时最好不要过于随意,过于随意的排列要素会不易识别,找到因果关系花费时间也会很长,如果在排列要素时,稍微地进行一下粗略的分类,然后将分类后的要素按照一定的规律安排,这样做有利于快速找到分析对象的规律。

    □如图5a所示,比较随意,非常不容易找到最后的结论。
    □如图5b所示,在安排要素的位置时,就将不同目的的要素简单地归集到四边,这样看得清楚。如果发现位置不对也很容易调整,可以在一边进行着“→”关联,一边通过检查就可以看出问题的所在了,将一个没有结构化的图形表示方式,在关联的过程中尽可能地让它们呈现出有一定的规律性,这就大幅度地提升了分析的效率。

    在这里插入图片描述
    图5关联要素的布局方式

    2. 适用场景
    关联图,主要由于要素之间没有明确的逻辑关系、也不确定是否具有严格意义上的关联关系等情况下适用,通过进行要素之间的关联,逐渐地找到要素之间的因果关联、规律、逻辑…等。为后续可以用架构图进行架构表达做好准备。

    ■本系列下一篇博文:如何使用分析模型 — 2.鱼骨图,清晰表达因果关系

    有关分析模型的更加详细的说明,请参见《大话软件工程—需求分析与软件设计》一书。

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  • 关联分析

    千次阅读 2021-01-26 13:33:25
    关联分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关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之间的频繁模式、关联、相关性或因果结果。通俗地讲就是发现各种商品之间的关系,一种商品的售卖是否会影响另一...

    ​关联性分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关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之间的频繁模式、关联、相关性或因果结果。通俗地讲就是发现各种商品之间的关系,一种商品的售卖是否会影响另一种商品的售卖,这些数据可以用于用户推荐系统。
    比较形象一点的案例就是商场里的货架物品摆放。在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加,这家超市的名字叫做沃尔玛,后来经过市场研究,发现美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒(小栈内心表示是我的话会买包长寿烟)。
    虽然这个故事是事后分析,但是如何找出物品之间的关联规则,是我们应该关注的,今天就介绍一下用Apriori算法来找到物品之间的关联规则。
    一、Apriori知识点与原理
    做 Apriori分析主要分为两步:
    1、找出频繁一起出现的物品的集合,我们称之为频繁项集。比如一个超市的频繁项集可能有{{啤酒,尿布},{鸡蛋,牛奶},{香蕉,苹果}}等,
    2、在频繁项集的基础上,使用关联规则算法找出其中物品的关联结果。
    还有以下几个概念要明白,都是统计学的概率理论:
    1、支持度(Support):可以理解为某物品出现的概率
    支持度(A)= (包含A物品的记录数)/(总记录数)
    2、置信度(Confidence):指在A出现的概率下有多大可能性出现B
    置信度(A→B) = (包含A和B物品的记录数)/(A的记录数)
    3、提升度(Lift):当销售一个物品时,另一个物品销售率会增加多少
    提升度(A→B) = 置信度(A→B)/支持度(A)
    二、Apriori分析
    根据上面的步骤解析,小栈主要使用python里的mlxtend库。频繁项集的查找使用Apriori,关联规则的解释使用的是association_rules
    1、数据导入与清洗
    关联分析是一种机器学习的语言,所以数据要编码成机器可识别的语言,如下图所示,这里介绍两种编码方式:一种是label编码,另一种是独热编码
    在这里插入图片描述

    #label编码#
    import pandas as pd
    df  = pd.read_csv(r'C:\Users\didi\Desktop\apriori.csv')
    print(df)#原数据#
    for i in range(7,18):
        df.iloc[:,i] =df.iloc[:,i].apply(lambda x : True if x == 'T' else False)
    df
    

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    小栈的数据是经过初步处理的数据,但是生活中拿到的数据应该是下面这样的,这种数据要怎么处理呢?使用mlxtend自带的独热编码
    在这里插入图片描述

    #独热编码#
    import pandas as pd
    from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
    dataset = [['牛奶','洋葱','肉豆蔻','芸豆','鸡蛋','酸奶'],
            ['莳萝','洋葱','肉豆蔻','芸豆','鸡蛋','酸奶'],
            ['牛奶','苹果','芸豆','鸡蛋'],
            ['牛奶','独角兽','玉米','芸豆','酸奶'],
            ['玉米','洋葱','洋葱','芸豆','冰淇淋','鸡蛋']]
    te = TransactionEncoder()
    te_df = te.fit_transform(dataset)
    df = pd.DataFrame(te_df,columns=te.columns_)
    df
    

    在这里插入图片描述
    2、找出频繁集

    from mlxtend.frequent_patterns import apriori
    df1 = df.iloc[:,7:]
    freq = apriori(df1,min_support=0.1,use_colnames= True)
    freq
    #由于数据原因,小栈把支持度设置成0.1#
    

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    3、找出关联规则

    from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
    result  = association_rules(freq,metric='confidence', min_threshold=0.8)
    result
    

    在这里插入图片描述
    ​小栈把置信度设置成0.8,算比较高的了,意思是买A项集的产品有80%以上的可能性买B项集的产品。从上面可以看到买(beer, cannedveg)的人有87.42%的可能性买frozenmeal,如果(beer, cannedveg)销售额提升,frozenmeal的销售额会提升289%
    三、总结
    对于关联性分析主要掌握两个步骤:找频繁项集和规则解析,就可以完全掌了,这种分析方法在用户商品推荐中非常实用,甚至可以用于商品的打包营销。如果能拿到用户信息数据,可以进行进一步的用户行为分析。

    已开通微信账号,欢迎关注数据分析小栈交流:
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  • Google的关联关系,目前公认的判定者是机器。也就是谷歌通过机器算法,针对开发者账号的各种信息和行为进行对比,然后根据对比结果来判定是否是关联账号。 如果大家对评分卡有一定的了解,那么可以把Google的这个...

    重点关注标记的位置;Google的关联关系,目前公认的判定者是机器。也就是谷歌通过机器算法,针对开发者账号的各种信息和行为进行对比,然后根据对比结果来判定是否是关联账号。

    如果大家对评分卡有一定的了解,那么可以把Google的这个判定规则比做一套评分卡系统,简单的理解就是机器通过对开发者账号相关的各种字段与黑名单库进行对比。然后每一个字段都会有具体的分值。当分值超过某一个值时,就判定为关联账号。而这其中,有一些字段,单独命中就会直接得到较高的分值。从而确定账号关联关系。(这是一种假设,实际的系统应该比这复杂很多)

    对于较高分值的字段,目前的判断是:设备相关,付款/收款相关,主动关联信息。

    1、设备相关

    这一块不用多说,有很多介绍的文章。很多开发者都有在本地电脑登录开发者账号导致封号的经历(前提是本地电脑曾经登录过被封账号)。我们曾经尝试过重置系统,清除缓存等策略。但是依然有中招的,后来就不敢再验证了(成本太高,而且无法确定是什么规则导致了关联),后来就直接采用VPS服务器的方式进行。这也是目前避免账号关联的基础操作。

    设备这块,VPS服务器已经是最好的解决方案了。当然,如果你只有唯一一个开发者账号,而且从未有过违规记录。还是可以在本地登录的,配备一个稳定的v*n就没有任何问题。

    2、付款/收款相关;

    关于付款,指的是开通开发者计划所支付的25刀所使用的付款卡,去年很多人都可以使用自己的信用卡支付(需要是VISA或Master),但是最近一段时间来,经常会出现支付失败的情况,这个具体是什么原因不得而知。我相信依然还是有很多是采用这种支付方式的,也是可以支付成功的。

    如果是采用自己的卡支付,那么卡相关的信息已经被记录了。如果使用同样的卡支付其它的开发者账号,那么这个关联关系是非常强的。如果让我去制定账号关联关系,支付卡这一条信息,肯定也是首选的。

    为了避免这种情况,最好的办法就是一个账号对应一张卡。最好是每个账号对应的人都是不一样的。如果实在做不到,可以尝试一个人不同卡进行支付。

    其它还有找人代付或者是买卡。这块这里就不多说了。如果想要了解的,可以联系我(wx:heyan1105,提供全独立部署谷歌开发者)

    收款卡,这一块主要就是当你的APP有付费项目时,一定要慎重填写。填写的收款信息一定要是干净的,可以使用自己的收款卡。

    这里的原则就是,不同开发者账号,收款信息分开。不要混用。

    3、主动关联信息

    不知道大家是否注意到,开发者账号可以主动关联AdMob,Google Analytics,Firebase这些平台,还有就是添加测试账号这些内容。假设你没有主动关联的时候,谷歌也知道你所使用的这些账号。但是它不会非常确定说你们是一起的,当你主动关联的时候。它的规则就明确说,你们是一起的!

    假设你有一个AdMob账号,之前给某一个APP对接广告,后来这个APP违规被下架了,然后APP对应的开发者账号被封了。这个时候,重新做了一个APP,对接的依然是这个AdMob账号,新的APP被关联的情况是多大呢?当在新App对应的开发者账号后台关联了此AdMob账号,这是不是直接主动告诉了Google你们是同一个人?我想这个时候,谷歌的机器肯定是要把这个账号关闭掉!

    总结

    图中列出的字段,在申请开发者账号的时候,最好是做到彻底独立,与过往有黑历史的账号区别开来。想要真正搞清楚谷歌的判定规则,是非常难的。而且在不同的时候,判断规则也会有所侧重。同样的游戏APP、金融APP、工具APP也会有不一样的判定,具体还需要开发者通过经验不断的摸索。

    对于开发者来说,最大的问题就是被判定关联,直接封号,没有任何的机会(如果有开发者申诉成功了,可以留言给大家分享下经验),这才是我们不能接受的。也就是很多时候都不知道自己是怎么死的,唯有慎重才能降低被关联的风险。

    以上这些内容,希望能给大家带来帮助,如果大家有同样的情况也可以互相交流。对于开发者来说,要在Google Play平台上发布应用,需要遵守他们的规则。如果因为触犯规则导致账号被封,那就得不偿失了。

    在谷歌目前的机器规则下,你一次是坏人,那么永远就是坏人,把曾经违规的账号相关信息永远封存,不再用于新的开发者账号中是最优策略。不知道谷歌开发者黑名单有没有有效期的这种说法,如果有不知道是2年还是5年。可是对于开发者来说,肯定是没有任何成本或时间去试探和等待的。

    文章来源:https://www.90bite.com/guanlian/

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  • 专注于分享4/5G网优资料:包括网络优化基础原理资料、各厂家常用网管指导、接入、切换、掉线、高丢包、干扰分析、速率、容量负载均衡、覆盖单验簇优化、各类网优常用工具合集
  • 灰色关联与相关分析的论文,请参考作者的思路和分析方法
  • 论文研究-人误原因因素灰色关联分析.pdf,
  • 本文实例分析了js中hash和ico的一些关联。分享给大家供大家参考。具体如下: 近期测试提出一个bug,说某几个页面中的ico不显示,于是针对此问题排查原因。 首先,确保页面中的link已引入favicon.ico。经查看,发现是...
  • SPSS Modeler——超市商品购买关联分析

    万次阅读 多人点赞 2018-10-31 11:21:09
    关联分析,用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他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他事物预测到。 ...

    摘要

    关联分析,用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他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他事物预测到。

    超市在运营中保存了交易明细帐数据,考虑根据顾客购买商品的情况,分析商品购买之间的关联,从而为超市提供合理的建议。本次试验主要有两个分析方向,分别是分析商品之间的潜在联系和分析顾客可能还会购买的商品。

    第一章 引言
    1.1数据分析的背景
        关联分析,用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他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他事物预测到。
        超市在运营中保存了交易明细帐数据,考虑根据顾客购买商品的情况,分析商品购买之间的关联,从而为超市提供合理的建议。关联分析可以处理两个关键问题:(一)从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高的代价—关联分析的基本概念和用来有效地挖掘这种模式的算法。(二)所发现的某些模式可能是虚假的,因为它们可能是偶然发生的—处理发现模式的评估问题,以避免产生虚假结果。
    1.2分析的目的与意义
    给定一个事务集合 T, 关联规则挖掘的目标是找出所有的满足以下条件的规则:支持度 ≥ minsup 阈值、置信度 ≥ minconf 阈值。顾客在选购商品时,经常会同时选购若干商品,这些商品之间存在一定关联。通过关联分析,我们可以找出顾客购买商品之间的关联,然后商家就可以根据我们得到的结果,对货物的摆放进行更新,以便于更好的售出商品。 
    第二章 数据审核与数据预处理
    2.1原始数据表说明
        在原始数据表中,我们可以看到,表中共有2800条记录,有5个字段,分别是会员ID,商品,数量,单价,小计。其中,商品这个字段共有11个属性,分别是冻肉、罐装肉、罐装蔬菜、牛奶、啤酒、葡萄酒、蔬菜水果、甜食、鲜肉、饮料、鱼。如图2-1所示。

    图2-1 原始表格信息

    2.2数据分布与数据审核
        再观察过原始数据表之后,对原始数据进行数据审核,可以清楚地观察到各个字段的分布情况及其数据类型。分别如图2-2、2-3所示。在图2-2中可以看到5个字段的分布情况,及其最小最大值、平均值标准差等指标。在图2-3中可以看到各字段的属性,有连续型和名义型。从图中可以看到,5个字段的有效数据都是2800条,与总数据量是相同的,说明每条记录都是可用的有效的记录。

    图2-2 数据审核结果之数据分布

    图2-3 数据审核结果之数据质量

    2.3数据预处理
        在2.2节中我们可以看到,“会员ID”字段的属性是连续型,但是作为一个对会员作区分的字段,它并没有实际意义,所以应该把会员ID的属性更改为名义型。如图2-4、2-5所示,在类型节点中进行修改,并将该字段的小数点显示位数改为0。这里说一句额外的话,如果把会员ID更改为名义类型后自动变成无类型的,那就是流属性的问题,在文件菜单里面找到流属性,将名义字段的最大成员数前面的勾取消掉就可以了。

    图2-4 将会员ID类型修改为名义型

    图2-5 将会员ID的小数点位数修改为0

    修改之后的结果,有利于接下来的分析过程,如图2-6显示了修改之后的数据表的显示情况。

    图2-6 修改后的数据表

    通过查找“36405”这个会员ID,发现这个顾客购买了冻肉、啤酒和饮料三种商品。根据直观观察来看,原始的数据集中是以每个会员ID每购一件商品为一条记录的,可能是以商品名为升序排列的。而购物篮分析是根据购物篮中的所有商品来分析其关联关系的。于是,先根据会员ID将数据表进行排序。得到结果如图2-7所示。

    图2-7 将表格按照“会员ID”排序

    但是这仍然还达不到我们做关联分析的需求,我们想要的数据形式是每行代表一个用户,后面的字段是商品名,数据表中能体现出该用户是否购买了该商品。为了达到这个目的,选择设为标志节点进行处理,用商品字段进行标志操作,把名义变量的各类别设为多个新的变量,新变量的值出现为T,不出现F。过程和结果分别如图2-8和2-9所示。

    图2-8 设置标志节点

    图2-9 标志节点的结果

    因为新出现的字段前面都有“商品_”前缀,造成视觉上的冗余,所以用过滤节点将之过滤掉。如图2-10所示,结果不再用图片展示,以免占用篇幅。

    图2-10 过滤节点去掉冗余前缀

    至此,数据预处理阶段的工作已经全部完成了,下面将会对得到数据进行关联分析。

    第三章 数据分析
    3.1总体思路
    通过网络节点和模型,分析出这个商家售出的11中商品在被顾客购买时的关系,通过得到的结论,为商家提供建议。
    第一步,用网络图观察商品之间的关联关系;
    第二步,用Apriori模型对商品做关联分析。
    3.2基于SPSS Modeler的数据分析过程
    3.2.1使用网络图节点进行分析
        在前面数据预处理得到的数据基础上,选择网络节点,网络图节点的基本功能是显示两个或多个名义或标志字段的值之间关系的紧密程度。设置的过程如图3-1所示。

    图3-1 设置网络节点的属性

    网络节点的输出结果,能够反映出属性之间的关联程度,属性与属性之间连接线的粗细表示连接强度,如图3-2所示。

    图3-2 网络节点的输出结果

    网络图下方的阈值条限定图中显示连线的频数值。拉动阈值条,将会得到新的网络图,线条的粗细会有变化。在高阈值下限的时候,关联程度低的商品就不会再显示在网络图中,示例如图3-3所示。

    图3-3 高阈值下限时候的网络图

    在网络图的输出结果里面,也可以看到汇总的数据,我将阈值下限拉倒100,再看新的结果,如图3-4所示。

    图3-4 阈值下限100上限200的网络图

    网络图中也可以只定向输出自己观测的商品之间的联系,例如啤酒、葡萄酒、饮料,得到图3-5里面的结果。

    图3-5 指定商品之间的网络图

    3.2.2选用Apriori模型进行关联分析
        接下来,将使用Apriori模型继续对商品做关联分析。首先添加“类型”节点,改变各字段的角色为“任意”,表示在建模中各变量既是条件与是结果。如图3-6所示。

    图3-6 类型节点改角色为任意

    然后,在模型里面选择Apriori节点,运行结果如图3-7所示。

    图3-7 Apriori模型的结果

    从结果中可以看出,对已经购买了啤酒和罐装蔬菜的顾客来说,他们很可能继续购买冻肉。原因:在历史数据中,我们发现同时购买啤酒和罐装蔬菜的顾客有167人,占总人数的17.785%,在这些顾客中,有146例即87.425%的顾客也同时购买了冻肉。同时购买了此三种商品的顾客占比为15.548%,采用此规则向客户推荐冻肉比随机推荐该商品会提升效率2.718倍,该规则适用于2.236%的顾客 。

            将Apriori模型的结果用表格形式输出,可以看到结果是比较乱的,如图3-8所示。

    图3-8 Apriori模型的表格

    但是,为了让结果更直观,希望最终的结果只有会员ID号以及相应的推荐商品,于是进行过滤。如图3-9所示。

    图3-9 过滤不需要的字段

    过滤之后,再使用选择节点,使用@NULL(FIELD)函数:若当前观测在变量FIELD上取系统缺失值$null$,则返回为真,否则返回为0。设置和结果分别如图3-10和3-11所示。

    图3-10 设置选择节点的函数

    图3-11 经过选择过滤后的输出结果

    3.3完整数据流

    图3-12 完整数据流

    至此,对于商品购买数据所做的关联分析全部完成了,下面将会根据得到的结果,向商家提供一些建议。

    第四章 结论及建议
    4.1对商家提的对策和建议
        优化商品布局,通过网络图,能够分析出罐装蔬菜、啤酒、冻肉很容易被同时购买,甜食和葡萄酒很容易被同时购买,蔬菜水果和鱼很容易被同时购买,在超市进行商品排列时,可以把这些商品摆放得靠近一些,或者在同一通道内。既方便购买,又可能增加冲动购物。
        设计促销方案:依据商品关联分析的结果,将关联性强的商品可以设计捆绑促销,如同时购买这两种商品,可以优惠5%等。
        快速商品推荐:顾客购买完商品后,通过关联分析结果,可以推测该顾客还可能购买的商品,从而向他进行推荐。
    4.2针对此次分析目的的结论
        根据此次分析的结果可以看到,顾客在超市购物的时候,确确实实是存在购买某种商品后更容易购买其他商品的相关性,超市商家可以在这方面加强服务方式,以达到多卖商品的目的。
    4.3其他发现
        在做实验的过程中,虽然有PPT可以参考,但是也有额外的小问题。其一,修改会员ID为名义型时,要把整个流属性里面限制名义型最大数的选项勾选掉。其二,在设为标志的那一步,“F”后面在做的的时候多了一个空格,导致后面运算模型的时候运算失败,把空格删除后问题得到解决。
    数据源https://download.csdn.net/download/youxinyuchu/16072677

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    一、矩阵关联分析(象限分析法) 定义 将事物的两个重要指标作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析(或象限分析)。 作用 (1)将有相同特征的事件...
  • 大数据与机器学习 基础篇 关联分析

    千次阅读 2018-04-22 23:21:37
    关联规则是人类在认识客观事物中形成的一种认知模式。这种关联规则在人的认知里与反射类似。如在小时候不小心被针扎到,会有痛感,这样针刺和...这里的关联分析就是尝试在数据中发现依赖或者因果关系的方法。这其...
  • 浅析关联引用

    千次阅读 2016-03-26 20:43:31
    关联引用可以给现有类添加属性,底层是如何实现的?快戳进来看看吧!以后开发爽了,因为添加属性使用关联引用来实现,添加方法使用类别实现!一切都是这么的简单!
  • 【前言】说起开关电源的难点问题,PCB布板问题不算很大难点,但若是要布出一个精良PCB板一定是开关电源的难点之一(PCB设计不好,可能会导致无论怎么调试参数都调试布出来的情况,这么说并非危言耸听)原因是PCB布板...
  • 关联分析

    2019-06-27 16:29:36
    利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题: 从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高的代价。 所发现的某些模式可能是假的,因为它们可能是偶然发生的。 二元...
  • 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题: 从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高的代价。所发现的某些模式可能是假的,因为它们可能是偶然发生的。 ...
  • [数学建模]灰色关联分析--系统分析

    千次阅读 多人点赞 2021-02-01 11:19:10
    建模算法整理,文章主要介绍了 灰色关联分析 参考学习资料:清风数学建模 其他资源:2016到2020美赛o奖论文=== 姜启源 司守奎电子书===论文模板 ====算法代码 如果需要可私信或者评论

空空如也

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