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关联规则分析模型关联规则分析模型的介绍01关联规则分析模型的应用场景目录CONTENTS02关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够被通过其他事物预测到。

关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。典型的关联规则发现问题是对超市中的购物篮数据进行分析。通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的关系来分析顾客的购买习惯。其中最经典的是Apriori算法，它是利用逐层搜索的迭代方法来完成频繁项集的挖掘，产生强关联规则。

关联规则分析模型应用于多个行业中，如在零售行业购物篮分析中；如在医疗方面，可找出可能的治疗组合；在银行方面，对顾客进行分析，可以推荐感兴趣的服务等；在保险业务方面，如果出现了不常见的索赔要求组合，则可能为欺诈，需要作进一步的调查，等等。关联规则分析模型的介绍关联规则分析模型的介绍01关联规则分析模型的应用场景目录CONTENTS02关联规则分析模型的应用场景

我们对某超市购物篮的数据集进行关联规则分析模型分析，查看数据运行结果：

查看图形展示效果：

首先通过条形图展示可以看出，牛奶，面包，果汁，顾客购买的频率最高，超市应考虑多采购这几类商品供顾客选择。

然后以关联规则的结果作图，图形大小代表支持度（support），图形颜色深浅代表提升度（lift），综合来看：{果汁-面包}、{牛奶-薯片}这两种商品组合的支持度和提升度都很高，图形颜色越深，说明顾客在购买了牛肉之后，去购买面包的可能性越大，图形越大，说明顾客在买了牛奶之后去买面包这个关联规则是否有效，提升度（lift）大于1，说明通过分析两者的关联规则

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