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关联规则和统计分析,统计分析里的关联规则

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为什么协会的输出规则 分析与什么数据有关分析侧重于可视化分析 Data 分析、Sailsoft data 分析侧重于可视化分析 Data -2数据分析包括可预测性分析能力数据分析进行中 ， 

1、数据挖掘概念综述数据挖掘概念概述数据挖掘又叫KDD ， data 分析 ， 数据融合和决策支持 。KDD一词最早出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能大会上 。随后，在1991年、1993年和1994年召开了KDD研讨会，汇集了来自各个领域的研究人员和应用程序开发人员 ， 共同关注数据统计、海量数据分析算法、知识表示和知识应用 。

1998年在纽约举行的第四届知识发现和数据挖掘国际会议不仅进行了学术讨论，而且有30多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品，其中许多产品已在北美、欧洲和其他国家得到应用 。一、什么是数据挖掘1.1 。数据挖掘的历史近十年来，人们利用信息技术生产和收集数据的能力有了很大的提高，数以千万计的数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等 。这一趋势将继续发展 。

2、数据挖掘中的数据预处理技术有哪些,它们分别适用于哪些场合 1 。数据挖掘工具的分类数据挖掘工具根据适用范围分为两类:专用挖掘工具和通用挖掘工具 。专用的数据挖掘工具针对特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法时充分考虑数据和需求的特殊性，并做出优化 。对于任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具 。比如IBM的AdvancedScout系统，针对NBA数据，帮助教练优化战术组合 。

通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义 ， 采用通用的挖掘算法处理常见的数据类型 。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法处理常见的数据类型 。比如IBM的Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI开发的MineSet系统 ， 加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统 。通用的数据挖掘工具可以做各种模式的挖掘，用户可以根据自己的应用选择挖掘什么，用什么 。

3、数据挖掘的数据 分析方法有哪些常用数据挖掘分析方法1 。神经网络方法神经网络因其良好的鲁棒性、自组织性、适应性、并行处理、分布式存储和高容错性 ， 非常适合解决数据挖掘问题，近年来受到越来越多的关注 。2.遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法 。遗传算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合而被应用于数据挖掘 。

其主要优点是描述简单 ， 分类速度快，特别适合大规模数据处理 。4.粗糙集方法粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具 。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单 ， 易于操作 。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表 。5.覆盖正例，排斥反例的方法 ， 就是利用覆盖所有正例，排斥所有反例的思想 ， 找到规则 。

4、数据 统计研究模型的目的是什么 Classification检查分类未知或暂时未知分类的数据，以便预测数据属于哪个类别或属于哪个类别 。数据分析的重点是可视化分析数据分析 。可视化分析比较重要 ， 它面对的对象包括普通用户或者大数据分析专家等等 。用户对大数据分析最简单的要求就是，2 。在数据分析支撑数据挖掘大数据分析的过程中 ， 数据挖掘算法也是一大核心，各种不同的数据挖掘方法都能体现数据- 。

也就是说 ， 因为数据挖掘算法是3 。数据分析包含可预测性分析能力数据分析过程，也包含可预测性分析内容 。Sailsoft Data 分析的重点是可视化分析 Data 分析 。可视化分析比较重要，它面对的对象包括普通用户或者大数据分析专家 。用户对大数据分析最简单的要求就是，2 。在数据分析支撑数据挖掘大数据分析的过程中，数据挖掘算法也是一大核心 ， 各种不同的数据挖掘方法都能体现数据- 。

5、关联 分析--概述(项集、关联 规则、支持度、置信度、提升度1 。Support指示项集{X，Y}出现在总项集中的概率 。公式为:support (x→ y) p (x，y)/p(I)p(x∪y)/p(I)num(xuy)/num(I) ， 其中I表示总事务集 。Num()指示特定项目集在事务集中出现的次数 。比如num(I)表示总事务集的个数，num(X∪Y)表示包含{X ， Y}的事务集的个数(number也叫次数) 。
6、关联 规则 分析的输出为什么和什么有关【关联规则和统计分析,统计分析里的关联规则】

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