算法的机制及计算流程
Posted: Mon Apr 21, 2025 9:46 am
如何使用 Excel 进行简单的购物篮分析
通过使用 Excel，无需专门的编程技能就可以执行简单的篮子分析。首先，将每笔交易的商品购买数据以行（交易）x列（商品）的格式组织起来，然后转换成二进制数据，以1（购买）或0（未购买）表示每件商品的存在与否。然后，通过使用数据透视表或 COUNTIFS 函数来计算产品对同时出现的次数，您可以轻松计算支持度和可靠性。提升值也可以在Excel中使用公式来计算。该方法对于小规模数据或教育/实验目的来说已经足够，但在处理大规模数据时，必须意识到该工具的局限性。
使用 Python 和机器学习库的全面实现示例
如果要进行更高级、更高效的分析，使用Python是有效的。 Python有“mlxtend”库，可以方便地使用Apriori算法并提取关联规则。首先，用 pandas 读取数据，并使用 One-Hot Encoding 将其二值化。然后，您可以使用 `apriori` 函数提取频繁项集，并使用 `association_rules` 函数根据置信度和提升值生成规则。另外，通过使用networkx和matplotlib进行可视化，可以直观地理解结果。使用Python对于商业应用和精确分析来说非常有效。
Aprior
Apriori 算法是购物篮分析中寻找频繁项集的主要方法。该算法首先计算每个单独商品的支持度，然后提取超过一定阈值的商品作为频繁商品。接下来，我们递归地组合这些以生成两个项目、三个项目等 立陶宛电报数据 的集合，并重复相同的支持计算和过滤。这样，最终提取出所有具有足够支持度的项目集。 Apriori 的特点是其基于“反单调性”原则的高效处理，当支持度低于阈值时，它会立即停止派生项目集。
用于分析的预处理和整形数据的最佳实践
购物篮分析的准确性和实用性很大程度上取决于基础数据的质量。需要分析的交易数据必须首先进行清理（例如，填充缺失数据和删除异常值），然后使用独热编码或二值化等方法进行格式化。此外，通过提前明确定义要纳入分析的产品类别和交易期间，可以避免提取无意义的规则。通过提前排除出现频率太低或容易受到噪音影响的产品，您可以获得更有意义的分析结果。此外，考虑数据的时间序列偏差和季节性，并根据需要将时间段划分为多个部分进行分析也是有效的。
通过使用 Excel，无需专门的编程技能就可以执行简单的篮子分析。首先，将每笔交易的商品购买数据以行（交易）x列（商品）的格式组织起来，然后转换成二进制数据，以1（购买）或0（未购买）表示每件商品的存在与否。然后，通过使用数据透视表或 COUNTIFS 函数来计算产品对同时出现的次数，您可以轻松计算支持度和可靠性。提升值也可以在Excel中使用公式来计算。该方法对于小规模数据或教育/实验目的来说已经足够，但在处理大规模数据时，必须意识到该工具的局限性。
使用 Python 和机器学习库的全面实现示例
如果要进行更高级、更高效的分析，使用Python是有效的。 Python有“mlxtend”库，可以方便地使用Apriori算法并提取关联规则。首先，用 pandas 读取数据，并使用 One-Hot Encoding 将其二值化。然后，您可以使用 `apriori` 函数提取频繁项集，并使用 `association_rules` 函数根据置信度和提升值生成规则。另外，通过使用networkx和matplotlib进行可视化，可以直观地理解结果。使用Python对于商业应用和精确分析来说非常有效。
Aprior
Apriori 算法是购物篮分析中寻找频繁项集的主要方法。该算法首先计算每个单独商品的支持度，然后提取超过一定阈值的商品作为频繁商品。接下来，我们递归地组合这些以生成两个项目、三个项目等 立陶宛电报数据 的集合，并重复相同的支持计算和过滤。这样，最终提取出所有具有足够支持度的项目集。 Apriori 的特点是其基于“反单调性”原则的高效处理，当支持度低于阈值时，它会立即停止派生项目集。
用于分析的预处理和整形数据的最佳实践
购物篮分析的准确性和实用性很大程度上取决于基础数据的质量。需要分析的交易数据必须首先进行清理（例如，填充缺失数据和删除异常值），然后使用独热编码或二值化等方法进行格式化。此外，通过提前明确定义要纳入分析的产品类别和交易期间，可以避免提取无意义的规则。通过提前排除出现频率太低或容易受到噪音影响的产品，您可以获得更有意义的分析结果。此外，考虑数据的时间序列偏差和季节性，并根据需要将时间段划分为多个部分进行分析也是有效的。