數據挖掘最早使用的方法是關聯分析，主要應用于零售業。其中最有名的是售貨 籃分析，幫助售貨商制定銷售策略。數據挖掘是從海量的數據里尋找有價值的信息和數據。數據挖掘中常用的算法有：關聯規則分析法（解決事件之間的關聯問題）、決策樹分類法（對數據 和信息進行歸納和分類）、遺傳算法（基于生物進化論及分子遺傳學理論提出 的）、神經網絡算法（模擬人的神經元功能）等。 隨著信息時代的到來，數據挖掘在金融、醫療、通信等方面得到了廣泛的應用。

關聯規則挖掘是一種基于規則的機器學習算法，該算法可以在大數據庫中發現感興趣的關系。它的目的是利用一些度量指標來分辨數據庫中存在的強規則。也即是說關聯規則挖掘是用于知識發現，而非預測，所以是屬于無監督的機器學習方法。

關聯規則挖掘可以讓我們從數據集中發現項與項（item與item）之間的關系，它在我們的生活中有很多應用場景，“購物籃分析”就是一個常見的場景，這個場景可以從消費者交易記錄中發掘商品與商品之間的關聯關系，進而通過商品捆綁銷售或者相關推薦的方式帶來更多的銷售量。

在我查詢資料的過程中，大多數文章全都在講關聯規則概念、基本原理、算法、指標等等，說直白點都是從學術文章抄出來的，沒有真正的說明關聯規則在現實場景中的應用的意義和作用，也沒有介紹行業中能夠挖掘關聯分析的軟件。

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l 應用場景及案例

(1) 購物籃分析

著名的“啤酒尿布”案例，通過分析歷史用戶的支付訂單記錄，挖掘出比如中年男人會同時購買啤酒和尿布兩種商品，后續可以在商品陳列、打折促銷組合、交叉營銷發送優惠券等場景中應用。

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(2) 穿衣搭配推薦

穿衣搭配是服飾鞋包導購中非常重要的課題，基于搭配專家和達人生成的搭配組合數據，百萬級別的商品的文本和圖像數據，以及用戶的行為數據。期待能從以上行為、文本和圖像數據中挖掘穿衣搭配模型，為用戶提供個性化、優質的、專業的穿衣搭配方案，預測給定商品的搭配商品集合。

2. 社會民生

(1) 情緒指標的關聯關系挖掘和預測

生豬是畜牧業的第一大產業，其價格波動的社會反響非常敏感。生豬價格變動的主要原因在于受市場供求關系的影響。然而專家和媒體對于生豬市場前景的判斷、疫情的報道，是否會對養殖戶和消費者的情緒有所影響？情緒上的變化是否會對這些人群的行為產生一定影響，從而影響生豬市場的供求關系？互聯網作為網民發聲的第?平臺，在網民情緒的捕捉上具有天然的優勢。可以基于海量提供的數據，挖掘出互聯網情緒指標與生豬價格之間的關聯關系，從而形成基于互聯網數據的生豬價格預測模型，挖掘互聯網情緒指標與生豬價格之間的關聯關系和預測。

(2) 氣象關聯分析

在社會經濟生活中，不少行業，如農業、交通業、建筑業、旅游業、銷售業、保險業等，無一例外與天氣的變化息息相關。隨著各行各業對氣象信息的需求越來越大，社會各方對氣象數據服務的個性化和精細化要求也在不斷提升，如何開發氣象數據在不同領域的應用，更好的支持大眾創業、萬眾創新，服務民計民生，是氣象大數據面臨的迫切需求。

為了更深入地挖掘氣象資源的價值，可以基于多年積累的地面歷史氣象數據，及氣象數據與其他各行各業數據的有效結合，挖掘氣象要素之間、以及氣象與其它事物之間的相互關系。

(1) 交通事故成因分析

隨著時代發展，便捷交通對社會產?巨大貢獻的同時，各類交通事故也嚴重地影響了人們生命財產安全和社會經濟發展。為了更深人挖掘交通事故的潛在誘因，帶動公眾關注交通安全，貴陽市交通管理局開放了交通事故數據及多維度參考數據，希望通過對事故類型、事故人員、事故車輛、事故天氣、駕照信息、駕駛?員犯罪記錄數據以及其他和交通事故有關的數據進行深度挖掘，形成交通事故成因分析方案。

3. 金融行業

(1) 銀行客戶交叉銷售分析

某商業銀行試圖通過對個人客戶購買本銀行金融產品的數據進行分析，從而發現交叉銷售的機會。

(2) 銀行營銷方案推薦

關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在金融行業企業中，它可以成功預測銀行客戶需求。?旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。如各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果數據庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了?棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要?個住房改善貸款，這些產品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，數據庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什么產品感興趣。

4. 文娛體育

(1) 影視演員組合

通過對歷史影視作品的收視、票房數據進行挖掘，可以了解哪些演員一起合作的概率更高，而哪些演員一起合作，可以有更高票房或收視效果，從而在新的影視作品中作為參考

(2) 球員最優組合

與影視作品的導、編、演組合類似，棒球、足球、籃球、曲棍球等團體性體育運動，也涉及團體成員基于歷史數據的最優組合挖掘；而且在體育行業，還可以應用于比賽前的準備工作項目、比賽場地等因素，對比賽結果的影響挖掘

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l 關聯分析工具

１．關河因果

這是一款基于關聯規則做因果分析的數據分析軟件，雖然是以因果分析為導向，不過在這個產品的框架中也包含了關聯分析的內容，以及挖掘關聯規則的技術。基于圖計算進行關聯規則的深度發現，通過精準的規則進行因果分析。能夠對大規模圖數據進行規則的自動發現。

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２．豌豆DM

豌豆是一款可進行關聯挖掘平臺， 它可對接入數據進行可視化數據預處理和數據建模，并基于龐大的數據算法進行圖形化數據探索，幫助用戶深度分析數據的規律， 挖掘數據的價值。

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３、WEKA

WEKA 的全名是懷卡托智能分析環境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），同時 weka 也是新西蘭的一種鳥名，而 WEKA 的主要開發者也來自新西蘭。WEKA 作為一個公開的數據挖掘工作平臺，集合了大量能承擔數據挖掘任務的機器學習算法，包括對數據進行關聯規則的發現。如果想自己實現數據挖掘算法的話，可以看一看 weka 的接口文檔。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关联分析——关联规则应用及案例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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