大数据学习笔记之三十七 数据挖掘算法之关联分析

最新推荐文章于 2025-07-18 05:34:07 发布
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文章标签： 数据挖掘 算法 大数据 关联分析
本文主要介绍了数据挖掘中的一种重要方法——关联分析。关联分析帮助我们发现数据集内项之间的有趣联系，对于市场篮子分析等场景尤为重要。

数据挖掘中算法分为三种：关联分析、聚类分析和预测模型，本篇主要是为了介绍关联分析相关的知识

数据挖掘入门指南！！！
Datawhale
04-18 2510
Datawhale作者：王瑞楠、吴忠强、徐韬、田杨军摘要：入门数据挖掘，必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系，帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模...
Python数据挖掘实战——相关分析
05-17 4362
继续补以前拉下的债~~~一、相关性指标的研究意义1.1相关系数（Correlation coefficient）：    相关系数是变量间关联程度的最基本测度之一1.2相关分析（Correlation analysis）    是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。二、相关系数的基本特征2.1方向：   ...
关联规则学习算法案例
最新发布
桃李不言下自成蹊
07-18 471
1. **购物篮分析**：发现顾客购买习惯，优化商品摆放和促销策略。 2. **推荐系统**：基于用户行为数据，为用户提供个性化推荐。 3. **医疗诊断**：分析症状与疾病之间的关联，辅助医生做出更准确的诊断。 4. **网络安全**：识别异常行为模式，帮助检测潜在的网络攻击。 5. **广告投放**：根据用户特征，投放相关度更高的广告，提高点击率和转化率。
python数据挖掘笔记——相关分析
weixin_42695959的博客
12-07 701
相关性分析： 对两个或多个具备相关性的元素变量进行分析，从而衡量两个变量之间的密切相关程度，相关性的元素之间要存在一定的联系或概率才可以进行相关性分析。 相关性分析的几个方法： 图示初判(散点图，基本呈一条直线分布） Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数） 相关系数： 相关系数是变量间关联程度的最基本的测度之一。 基本特征： 方向： 正相关，...
《大数据分析原理与实践》一一第3章 关联分析模型
weixin_33889665的博客
07-03 1054
第3章 关联分析模型 关联分析用于描述多个变量之间的关联。如果两个或多个变量之间存在一定的关联，那么其中一个变量的状态就能通过其他变量进行预测。关联分析的输入是数据集合，输出是数据集合中全部或者某些元素之间的关联关系。例如，房屋的位置和房价之间的关联关系或者气温和空调销量之间的关系。关联分析主要包括如下分析内容：（1）回归分析回归分析是最灵活最常用的统计...
数据挖掘01-相关性分析及可视化【Pearson, Spearman, Kendall】
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SeafyLiang的博客
09-12 2万+
数据挖掘01-相关性分析及可视化【Pearson, Spearman, Kendall】简介一、什么是相关性分析二、常见的相关性分析方法三、Pearson相关系数使用pandas对数据做Pearson相关性分析四、Spearman等级相关系数4.1 什么是等级相关4.2 为什么要运用等级相关？4.3 使用pandas对数据做Spearman相关性分析五、Kendall相关系数使用pandas对数据做Kendall相关性分析六、下三角相关性矩阵七、重点相关性矩阵八、参考资料： 简介 ​ 有这么一句话在业界广
大数据学习笔记_学习《Python数据分析与挖掘实战》关键知识点和心得笔记
09-28
本文将基于《Python数据分析与挖掘实战》这本书的学习笔记，深入探讨几个关键知识点：分类与预测、聚类分析、关联规则以及时序模式。 **一、分类与预测** 分类与预测是数据分析中的核心任务，它通过历史数据来预测...
数据挖掘学习笔记（一）
01-20
数据挖掘利用各种算法，如分类、聚类、关联规则学习、回归分析等，来发现知识和模式，这些知识可能对决策制定有着重大影响。在现代社会，数据源多样化且增长迅速，涵盖了商业、科学、社会和个人生活的各个层面。数据...
学习笔记5：大数据预处理与大数据挖掘十大经典算法.docx
02-10
大数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，它可以提高数据挖掘的质量和效率。数据预处理包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等方法。这些方法可以根据数据挖掘项目的需求和原始数据的特点选择性地单独使用或...
《数据挖掘概念与技术》-思维导图学习笔记，第一章。
03-24
5. 数据挖掘技术：常见的数据挖掘技术包括决策树、贝叶斯网络、支持向量机、聚类算法如K-means和DBSCAN，以及关联规则算法如Apriori。这些技术各有优缺点，适用于不同的数据特性和问题场景。 6. 数据挖掘的应用领域...
从零开始的《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-1 前言&第一章“数据挖掘与大数据分析简介”片段
一碗菜粥的博客
03-01 1444
本文目录写在前面整装待发0.初步了解大数据 数据分析 数据挖掘0.1 大数据（big data）0.2 数据分析0.3 数据挖掘0.4 大数据 数据分析 数据挖掘的关系1.学习方法2.进一步学习&研究3.课程内容3.1 数据挖掘3.2 大数据分析4 课程意义5.理论学习环节第一章 数据挖掘与大数据简介第二章 认识数据与数据预处理第三章 关联数据挖掘第四章 分类/回归第五章 聚类分析和噪声检测第六章 大数据分析6.实践环节实验一 数据预处理及WEKA(JAVA使用的库)实验二 关联规则挖掘算法实验三
数据挖掘之关联分析-数据集
10-14
大家觉得不错的话，可以给博客点个赞 数据挖掘之关联分析-数据集 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系，而关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。
最大信息系数(MIC)——大数据时代的相关性分析
allein_STR的博客
11-21 1万+
MIC学习
大数据的相关性分析框架
巴音布鲁克
12-15 722
数据挖掘如何计算相关性_数据挖掘 | 往后相关性分析就跟着PNAS做了！
weixin_39831902的博客
11-22 335
2019年7月发表的PNAS文章：https://www.pnas.org/content/pnas/116/37/18561.full.pdf附件：https://www.pnas.org/content/pnas/suppl/2019/08/23/1905221116.DCSupplemental/pnas.1905221116.sapp.pdf对于使用数据和方法的描述：Normal...
数据分析4--相关分析
weixin_43784274的博客
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数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多种因素与用户留存之间的相关性，以辅助运营人员或产品专员及时调整策略提升用户留存率。
数据关联分析：实现实时分析与预测
AI天才研究院
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1.背景介绍 数据关联分析是一种广泛应用于数据挖掘和人工智能领域的方法，它旨在发现数据之间存在的关联关系，从而实现对数据的实时分析和预测。在大数据时代，数据关联分析的重要性更加凸显，因为它可以帮助企业更好地理解客户需求、优化业务流程、提高效率和降低成本。 在本文中，我们将从以下几个方面进行深入探讨： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 具体代码实例...
数据关联分析：探索多元数据关系
AI天才研究院
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1.背景介绍 数据关联分析(Data Association Analysis, DAA)是一种用于探索多元数据关系的方法，它主要通过对数据之间的关联关系进行分析，从而揭示数据之间的隐藏关系和规律。在大数据时代，数据关联分析已经成为数据挖掘、人工智能和机器学习等领域的重要技术手段，具有广泛的应用前景。 在本文中，我们将从以下几个方面进行深入探讨： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具...
关联分析模型
JasonH2021的博客
12-30 3281
关联分析模型的基本概念，应用场景，实现方法和示例等
数据挖掘分析技巧与学习笔记
资源摘要信息:"数据挖掘与分析学习笔记数据" 在开始详细解释之前，需要澄清的是，您提供的信息似乎不包含完整的文件内容，而是文件的基本属性和描述。由于没有实际的文件内容提供，我将基于常见的数据挖掘和分析...
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