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下面哪项关联不属于购物篮分析

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购物Basket分析它广泛应用于电商分析和零售分析，但很多人只是模仿猫，做一点肤浅的购买率关联分析 。2.关联性的用途分析:用于发现交易数据库中不同商品(物品)之间的关系，2.相关性要求分析:需要从大量数据中发现项目集之间有趣的关联和相关联系 。
1、哪些商品放在一起会提高销售量把婴儿尿布和啤酒放在一起会增加销量 。资料里有一个经典案例分析 。在超市里 ， 婴儿尿布经常和啤酒一起出售 。原因是通过数据分析，发现爸爸是出门买纸尿裤的大多数家长 。如果他们在买纸尿裤的时候看到啤酒，就会有很大的机会去买 ， 可以增加啤酒的销量 。可能大多数人都听说过这个案例，但是如果你要问这个案例背后的算法和本质是什么 ， 可能会被很多人难倒 。
购物Basket分析它广泛应用于电商分析和零售分析，但很多人只是模仿猫，做一点肤浅的购买率关联分析 。商品相关性的定义和目的相关性分析大家应该都很明白，就是反映了一个事物和其他事物之间的相互依存关系 。商品相关性的定义分析是通过挖掘客户购买记录数据库中的一些规则 ， 最终发现客户购买习惯的内在共性 。
2、推荐算法之模型协同过滤(1关联规则是数据挖掘中的典型问题之一，也称为购物basket分析，因为关联规则的传统案例大多发生在超市，比如所谓的啤酒和尿布传说 。实际上“购物 basket”这个词也揭示了关联规则挖掘的一个重要特征:以交易记录为研究对象，每个购物 basket都是一条记录 。关联规则希望挖掘的规则是:哪些商品经常出现在同一个购物 basket中，它们之间是否存在因果关系 。
(1)计算支持支持数:一个项集出现在多个事务中，其支持数为几 。例如，{尿布，啤酒}出现在事务002，003和004中，所以它的支持计数是3 support:支持计数除以事务总数 。比如上例的交易总数为4，{尿布，啤酒}的支持计数为3，那么它的支持度为3÷475%，也就是说有75%的人同时买了尿布和啤酒 。
3、什么是主力、关联、补充商品分类?主力指主力，一般指股票中的庄家 。描述市场或一只股票中存在一个或多个操纵价格的人或机构，以引导市场或股价向某一方向运行 。股票主力和做市商有很大的相似性 。当然，一支股票的主力是一个机构或者是一个拥有大量股份的大户 。每只股票都有主力，但不一定是庄家 。庄家可以控制一只股票的价格，主力只能在短时间内影响股价的波动 。每只股票都有主力 。
【下面哪项关联不属于购物篮分析】机构会属于主力的范围，因为机构是由很多人组成的，资金量非常大 。为了充分利用资金，他们肯定会买股票 。这个数据非常庞大，是绝对主力 。另外，很多大家族也可以成为主力 。一般来说，大户的资金量也是客观存在的 。当然，如果是现金，也不是主力 。如果把大部分资金换成股票，那么这样的大户就是主力 。由于持有的股票数量较多，短期内能够影响股价的主要波动机构是分析团队，他们拥有大量的资金和专业的知识和投资技巧，在股市中发挥着重要的作用 。

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