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我想做一个购物购物篮分析 2、购物购物篮分析(营销购物篮分析)购物购物篮 。最知名的是购物Basket分析，在商场分析，用户经常同时购买“啤酒、纸尿裤”、“篮球”和“篮球服”，所以把它们放在一起促销 。

1、大数据掘金之中的数据 分析方法不哪些十种最常见的数据挖掘方法:1 。基于历史的MBR分析(memorybasedreasoning；MBR)MBR分析基于历史的方法的主要概念是用已知案例预测未来案例的某种属性，通常寻找最相似的案例进行比较 。2.购物Basket分析(菜篮子分析)购物Basket分析主要目的是找出哪些东西应该放在一起 。

比如零售店可以利用这个分析来改变货架上商品的排列或者设计吸引顾客的商务包装 。3.决策树在解决分类和预测方面有很强的能力 。它们以规则的形式表现出来，而这些规则又以一系列问题的形式表现出来 ， 通过不断的提问最终可以得出所需要的结果 。典型的决策树在顶部有一个树根，在底部有许多树叶 。它将记录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能包含一个简单的规则 。

2、数据挖掘方法入门——关联 分析在自然界中，当某件事情发生时 ， 其他事件也会发生 。这种联系叫做联想 。相关性分析就是发现事物之间一些有趣的关系 。最知名的是购物Basket分析 。在商场分析，用户经常同时购买“啤酒、纸尿裤”、“篮球”和“篮球服”，所以把它们放在一起促销 。分析的这种关系，不仅应用和网站设计者可以根据访客日志数据发现访客的浏览习惯和网站页面之间的关系 。

与兴趣评价相关的衡量标准包括:简单性、正确性、实用性和新颖性 。1)简洁:过于复杂的规则会降低用户的兴趣，难以解释和理解 。2)正确性:有多大的说服力 。正确性的标准是置信度，它表示这个规则是正确的概率 。即在一个物品X出现的前提下，另一个物品Y多长时间出现一次？

3、什么是数据挖掘中的关联 分析FineBI数据挖掘的结果将以字段和记录的形式添加到多维数据库中，并且可以在创建分析时从特殊的数据挖掘业务包中使用 。使用方法和拖动任何普通字段没什么区别 。FineBI的新分析中有各种控件和图表，使用OLAP 分析的人可以很容易地查看他们想要的特定结果或各种结果的汇总 。相关性分析是指如果两个或两个以上的事物之间存在一定的相关性 ， 

4、数据挖掘-关联 分析算法association分析，顾名思义就是找出哪些条目是相关的 。比如以上是五条购物记录，从中可以发现买纸尿裤的人中有三条买了啤酒 。这么久了，我们可以猜测纸尿裤和啤酒有很强的相关性，尽管事实如此 。也就是说，我们可以得到规则:因为购物 分析可以更好地描述关联，所以也叫购物basket分析 。为了更好的描述这个分析的各种名词，我们重新设计了上面的表格:在每一个购物订单中，所有涉及的商品都改为1，不涉及的改为0，即每一个商品的购买记录都是对偶的 。

那么面包和牛奶称为数据集中的项目，它们组合的子集称为项目集 。可以为空 。空集是不包含任何项目的项目集 。如果一个项集包含k个子项，则称为k项集 。顺序12345称为一个事务，一个项集在所有事务中出现的次数称为项集的支持计数 。在上表中，项目集{啤酒、尿布、牛奶}的支持计数是2，因为有两个事务(3，4)包含此项目集 。

5、关联规则 分析怎么做?关联规则(Association rule)是一种反映一个事物与其他事物之间的相互依赖和关联的推荐系统，常用于实体店或线上电商 。通过挖掘客户购买记录数据库中的关联规则，最终目的是发现客户购买习惯的内在共性，比如一起购买产品A和产品b的概率 ， 根据挖掘结果调整货架的布局和陈列，设计促销组合方案，提高销量 。最经典的应用案例是 。

首先，我们来简单回顾一下这三个关键指标:支持度是两个商品(A∩B)出现在销售总数(N)中的概率，即A和B同时购买的概率 。公式:举例:比如2016年某超市有100w销售额，20w顾客买了可乐和薯片，10w顾客买了可乐和面包，那么可乐和薯片的关联规则支持度是20%，可乐和面包的支持度是10% 。
6、...分别是订单号和产品名称,想做一个 购物篮 分析,请问如何做呢?急求...【购物篮分析 r语言,spss购物篮分析】只做一个同品类商品的透视！可以多做一个，可以把你买的最多的产品做出来，也可以打印出来，也可以打印出来，一个订单，多个产品，到时候再整理 。我只能告诉你统计的方法，用sumif函数，至于购物 le 分析，要结合你想做的事情，比如有多少商品购物，卖了多少商品和/ 。关于置信度分析，根据基于分析，模型的不同应该有很多算法，而且会涉及到需要精确逻辑的编程 。

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