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支持度最新娱乐体验_支持度和置信度(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

支持度

全红婵夺冠后，家乡变化显著，关注度与支持度大幅提升。

购物篮分析：揭秘商品关联背后的秘密嘿，大家好！今天我们来聊聊一个超级有趣的数据分析方法——购物篮分析。这个方法在零售业和市场营销中可是大放异彩，尤其是当你想要了解顾客的购物习惯和商品之间的关联时。购物篮分析是什么？𐟤” 购物篮分析其实就是从大量的购物记录中找出商品之间的关联关系。比如说，一个顾客买了鞋子，那他可能也会买袜子；买了面包的顾客，60%还会买牛奶。最经典的例子就是“尿布和啤酒”的故事。在美国的沃尔玛超市，你可能会发现一个有趣的现象：尿布和啤酒竟然放在同一个货架上出售！这看起来毫无关系的东西，为什么会放在一起呢？原来，美国的主妇们经常让她们的丈夫下班后给孩子买尿布，而丈夫们在买完尿布后，往往会顺手买一瓶啤酒（美国人爱喝酒）。商家通过对一年多的交易记录进行详细分析，发现了这对神奇的组合。于是，他们毫不犹豫地将尿布与啤酒摆放在一起售卖，通过它们的关联性，互相促进销售。“啤酒与尿布”的故事一度是营销界的神话。关联规则：置信度和支持度𐟓Š 在购物篮分析中，有两个重要的度量标准：置信度（Confidence）和支持度（Support）。置信度告诉你当B出现时，A是否一定会出现，以及这种关联有多强。如果置信度为100%，那就说明B出现时，A一定出现。比如，购买了A产品的订单数是1000单，购买了B产品的订单数是2000单，同时购买了A产品和B产品的订单数是800单。那么，置信度就是80%。支持度则是衡量同时购买A和B的订单数占总订单数的比例。在这个例子中，支持度就是8%。购物篮分析的应用𐟛’ 购物篮分析不仅能帮助商家更好地理解顾客的购物习惯，还能优化商品摆放和促销策略。比如，把尿布和啤酒放在一起卖，就能互相促进销售。描述性统计结果𐟓ˆ 在一个数据集中，一共有9835个记录（也就是9835个订单），其中有2159个订单只买了一件商品。整个数据集总共有169种商品。购买量最大的前五位商品分别是：whole milk、other vegetables、rolls/buns、soda和yogurt。 Apriori关联分析𐟔 Apriori算法是购物篮分析的核心流程之一。它的基本思想是通过发现频繁项集来找出商品之间的关联关系。简单来说，就是找出那些经常一起出现的商品组合。最稳妥的投资，就是给自己长本事。一起加油吧！𐟒ꀀ

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首先，不是黑。众所周知，国家队伍的工资水平不高，但是国家队伍对于华为的支持度很高。但是国货之光，为什么价格可以是国家队伍人员两三个月的工资啊？而且，很多leader都在用，还有这种保时捷设计的机子以及奢饰品的手表，滋生不正之风吗？「数码」「保时捷」「华为超话」

大数据加权关联规则挖掘算法研究随着传统行业信息化的普及和互联网+技术的迅速发展，产生了大量的管理数据，如何对其高效数据挖掘成为当下研究重点。关联规则挖掘主要用于发现隐藏在数据中的知识。但传统的关联规则挖掘算法忽略了项目在数据集中的重要程度且对大数据集挖掘的效率不高。针对此问题，本文基于分布式计算框架，提出了大数据环境下的加权关联规则挖掘算法，实现在大数据集上高效、准确的挖掘出加权关联规则。设I是全部项的集合，相关的数据D=(T1T2T3...T）是包含n条事务项集的数据库事务集合，其中每个事务T是项的集合，使得TI即TTITI,TI3,...,T。每一个事务有一个事务标识符，称作TID(TransactionIdentifier)设A是一个项集，事务T包含A当且仅当ACI，包含K个事务项的项集被称为K-项集。规则AB在事务集D中具有置信度c，如果D中包含A的事务的同时也包含B的百分比是c，这是条件概率P(AIB)。负关联规则(NegativeAR,NAR)主要研究A-B、AB及A-B这三种形式的关联规则。对于一个频繁项A，s(A)表示A的否定规则支持度,计算如公式(2-1)所示。S(-A)=1-S(A)(2-1) 公式(2-2)计算A与否定B的支持度，公式(2-3)计算否定A与B的支持度，公式(2-4)计算否定X与否定Y的支持度。 S(A=-B)=S(A)-S(A=B)式中:s(A)表示项A的支持度;S(A=B)表示项集A,B)的支持度。 S(-A=B)=S(B)-S(AB)式中:s(B)表示项A的支持度:S(AB)表示项集AB的支持度。 S(-A=-B)=1-S(A)-S(B)-S(A=B)(2-4)式中:s(A)表示项A的支持度。 s(B)表示项B的支持度;S(AB)表示项集{A,B)的支持度。假设某饮品店交易数据库中顾客一次性购买咖啡和果汁的情况，最小支持度阈值和最小置信度阈值是0.2和0.5。可以得到：规则1：购买咖啡，购买果汁的支持度s=800/2000=0.4，置信度c=800/1500=0.53，所以该规则是一条强关联规则。规则2:不购买咖啡，购买果汁的可能性为400/500=0.8,可以明显观察到规则1的可能性小于规则2的可能性。这样的矛盾规则体现了支持度—置信度模型的不合理性，在不能识别负关联规则的同时容易生成有误导性的强关联规则。但在真实事务数据库中项目间的重要程度往往具有一定的差异性，所以在经典关联规则算法无论将支持度阈值设置的偏低或偏高都很难得到更有价值的关联规则。例如：设某商超电子商品类目出售商品数据库，项A、B、C、D分别表示为摄像头、键盘、主机、鼠标。设最小支持度阈值为35%，最小置信度阈值为70%，使用Apriori算法对其进行关联规则挖掘。使用Apriori算法对该数据实例中的事务集进行扫描可以得出候选1-项集分别为：{A}40%、{B}60%、{C}50%、{D}70%，均大于最小支持度阈值35%。得到频繁1-项集后进一步生成候选2-项集：{AB}30%、{AC}30%、{AD}20%、{BC}40%、{BD}50%、{CD}30%。剪枝之后得到频繁2-项集：{BC}、{BD}，候选3-项集{BCD}的支持度为30%，不符合剪枝条件。对于频繁2-项集{BC}、{BD}蕴含的关联规则B?C的置信度为66.7%，B?D的置信度为83.3%，所以最终产生强关联规则B?D。通过Apriori算法挖掘出的强关联规则B?D，意味着每笔交易订单中将有50%的概率同时出现键盘和鼠标这两个事务。并且在每笔交易订单中出现事务键盘后出现事务鼠标的概率为83.3%。而因以上强关联规则中的两个商品的利润不高，此强关联规则对决策者的关联并不大，决策者更倾向于关注利润率极高的商品C（主机）的关联关系。例如：规则D?C。而通过经典关联规则算法Apriori的挖掘，规则D?C的支持度仅为30%，置信度仅为42.9%，不满足剪枝要求而被舍弃。加权关联规则挖掘方式的提出是对传统关联规则挖掘方式的改进，在加权关联规则的研究中，项目重要程度的具体表示—权值。所以在算法中引入权值后往往会破坏算法的封闭性。从而造成频繁项集的子集不一定是频繁项集的后果，导致无法利用该性质进行候选项集的剪枝操作，最终降低算法的整体运行效率和有效规则的产出率。所以权值赋予方法是加权关联规则至关重要的一环。综上所述，随大数据环境的日益发展，在人们实际生活生产中应用经典关联规则算法时，得到的结果往往不是人们所期待的。为了打破这种局限性，根据决策者对不同项目的关注度与兴趣度，引入加权思想，通过构建加权模型为每一个项目赋权，这样才能使最终挖掘出的结果是准确且符合决策者所期待的规则。

Wow…科拉平托登上墨版《福布斯》封面！作为一个短暂登场的新秀，可乐瓶这个热度和支持度真是现象级的啊…… 诚然是有出厂buff，但他这段时间的竞技状态完全兑现了自身关注度，希望孩子能在明年围场找到自己的一席之地𐟑𐟏𛠣€Œf1」

3分钟懂关联分析，求职加分！嘿，大家好！今天咱们来聊聊数据分析中的一种超酷技术——关联分析。掌握了这个方法，你就能轻松解决80%以上的数据分析问题啦！什么是关联分析？𐟤” 关联分析是数据挖掘中的一颗明珠，它能在海量数据中发现变量之间的有趣关系。简单来说，就是通过分析大量数据，找出不同变量之间的联系。比如，沃尔玛超市发现买尿布的顾客也常常买啤酒，于是就把啤酒和尿布放在一起卖，结果两者销量都提升了！这就是关联分析在商业上的一个经典应用。如何理解支持度和置信度？𐟔 从商家的角度来看，数据挖掘的意义在于通过分析数据来做出战略决策，从而产生价值。那么，如何判断一个关联规则是否有价值呢？主要看两个指标：支持度和置信度。支持度：支持度低说明顾客同时购买这些商品的次数很少，那商家针对这个规则做决策就没啥意义。置信度：置信度越大，说明这个规则越可靠。换句话说，如果置信度高，那商家就可以更放心地用这个规则来制定营销策略。如何学习数据分析？𐟓š 希望这篇文章能帮到你，让你对关联分析有个更清晰的认识！如果你有其他问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

相对德法来说，日本、韩国和澳洲在亚太对美帝的支持度更高。

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