基于关联规则与聚类分析的消费行为统计(使用R语言)

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本文介绍了如何使用R语言进行消费行为统计,包括关联规则分析和聚类分析。关联规则分析揭示了商品之间的关联关系,聚类分析则将消费者划分为具有相似购买模式的群体,帮助企业理解消费者需求和制定市场策略。

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基于关联规则与聚类分析的消费行为统计(使用R语言)

消费行为统计是一项重要的任务,可以帮助企业了解消费者的偏好和购买模式,从而制定更有效的市场策略。在本文中,我们将介绍如何使用R语言进行消费行为统计,包括关联规则和聚类分析两种常用的数据挖掘技术。我们将提供相应的源代码,并详细解释每一步的操作。

一、关联规则分析

关联规则分析用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指经常同时出现的物品集合,而关联规则则描述了物品之间的关联关系。在我们的消费行为统计中,可以将频繁项集看作是经常同时购买的商品组合,而关联规则则揭示了这些商品之间的关联关系。

首先,我们需要准备数据集。假设我们有一份购物清单数据,其中每一行表示一个订单,每一列表示一种商品。我们可以使用以下代码读取数据:

# 读取数据
data <- read.csv("shopping.csv", header = TRUE, sep = ",")

接下来,我们使用arules包进行关联规则分析。首先,我们需要将数据集转换为适合关联规则分析的格式。我们可以使用transactions函数创建一个事务对象:

# 转换数据格式
trans
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