啤酒尿布是大数据分析的 关联规则挖掘
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。。
啤酒尿布的关联算法怎么来的 一、故事背景：在一家超市中，通过大数据分析发现了一个特别有趣的32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333361323566现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似，于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实大数据案例。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所 以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的大数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们什么样的启示呢？这就是关联。关联，其实很简单，就是几个东西或者事件是经常同时出现的，“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关 联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如。
