大数据营销的主要价值源于哪些方面 首先数据营销具强效性互联网代用户消费行极易短间内发变化数据营销用户需求旺盛及进行营销策略实施其实施性化、差异化营销数据营销根据用户兴趣、某间点需求做细用户实施。
购物篮分析：如何计算两种或多种商品的关联性？ 商品的关联性可以通过”置信度“，”支持度“，”提升度“三个指标来衡量。难度较大的是从一个销售记录集…
数据挖掘案例分析啤酒与尿布 去文库，查看完整内容>；内容来自用户：蓝胖子前言“啤酒与尿布”的故事是营销届62616964757a686964616fe78988e69d8331333433646430的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/？’p r i ？/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。。
