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  1. 功能，常用技术，数据挖掘工具+介绍

  2. 数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识.数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可实用三个特征. 先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值.在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-05
    • 文件大小：356kb
    • 提供者：pdx2007

  1. 关于数据挖掘的若干资料

  2. 关于数据挖掘的若干资料； 1.陈钢：系统生物学和转换医学中的R语言 2.陈逸波：基于RHadoop的关联规则挖掘 3.冯兴东：R语言和其他计算机语言的混合编程 4.杭兴宜：R_Bioconductor在生物多维组学数据整合中的应用 5.洪健飞：啤酒与尿布的当代版——商品分析在电子商务中的应用 6，。李忠：R Case Study from ebay APD 7.廖明：营销分析模型及其在广告界的应用 8.林祯舜：大数据时代下电子商务及营销的机遇与挑战 9.刘成昊：模型预测的利器——随机森林 10

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-20
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：lx76939412

  1. 商品分析在电子商务中的应用

  2. 啤酒与尿布的当代版——商品分析在电子商务中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-02
    • 文件大小：544kb
    • 提供者：jake443403168

  1. 啤酒与尿布的二维数据关联度分析

  2. 在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。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？这是一个模

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2014-03-17
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：cfzhanxian

  1. 啤酒与尿布：神奇的购物篮分析

  2. 数据分析、挖掘方面入门书籍。通俗易懂，不错的书籍。。。。。。。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：u011988670

  1. BI-管理软件开发商新的利润增长点

  2. 随着企业信息化的不断深入，企业积累的数据越来越多，正面临着“数据爆炸”而“信息缺乏”的状况，此时正是BI粉墨登场的时候。所谓BI，大家常用的例子是啤酒与尿布的例子，其实BI是一个广泛的概念，这只是BI的一个应用，而且是较高级的应用。企业使用OLAP软件，可以容易的建立商业模型，发现问题，节省企业的时间与资源，减少错误，保持数据的一致，以及信息的快速流通，使得企业对市场的变化有更快的响应，从而提高收益率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_38693586

  1. 竞赛题目——啤酒和尿布.cpp

  2. 尿布和啤酒的故事 这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。 是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢？ 研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分

  3. 所属分类：算法与数据结构

  1. 浅谈Python实现Apriori算法介绍

  2. 导读： 随着大数据概念的火热，啤酒与尿布的故事广为人知。我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律？数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们。本文首先对Apriori算法进行简介，而后进一步介绍相关的基本概念，之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤，最后给出Python实现代码。 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指”来自以前”。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：206kb
    • 提供者：weixin_38562492

  1. [啤酒与尿布].Bear.and.Diapers.2008.Scan-HARRISON.pdf

  2. 啤酒与尿布是数据分析届的神话，指的是购物篮中的商品之间具有关联关系，我是本书的作者，与其让别人大肆发我的盗版，不如我自己上传

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：61mb
    • 提供者：weixin_41680624

  1. 数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享

  2. 关联规则挖掘（Association rule mining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒与尿布) 基本概念 1、支持度的定义：support(X–>Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如：support({啤酒}–>{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%。 2、自信度的定义：confidence(X–&

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：148kb
    • 提供者：weixin_38631197