1樓：匿名使用者
這個怎麼說呢？說說我的理解，不對勿怪！
首先，這些關聯規則都是在特定的業務資料在特定的統計結果下進行向特定領域做結果導向的規則，這個並不能說有普遍價值。
第二，這些規則在特定的商業領域，或者說對某個擁有這種挖掘系統的公司而言，是機密。因為，這屬於該公司如何獲取特定關鍵決策依據的核心資訊。所以，我不認為能拿出來示眾。
第三，如果這些東西被拿出來了，那肯定其已經失去價值。至少對原有公司來說已經如此，否則外人是見不到的。
因此，我說，這些關聯規則要結合要做資料探勘的單位的業務需要來實際訂做。這個不是公式那麼簡單。甚至公式都可能要根據需求做全新的定義。
當然，泛泛地說，從如何的一堆資料中統計出一些資料結果，然後根據業務的相關觸發關係，導向出另一些可能相關或者可能完全看似不相關的結果。而這個「業務的相關觸發關係」是根據不同的單位情況「而不同的。很難說有什麼通用性。
具體解決方案嘛！看情況吧！
2樓：百度使用者
網路故障定位就會用到,研究中
資料探勘中涉及的關聯規則在實際生活中的應用有哪些
3樓：育知同創教育
比如你要買房貸款，要查你的徵信記錄
比如你買保險，要看你的住院記錄
比如你上網，給你推什麼樣的廣告
資料探勘中的關聯規則主要有什麼作用
4樓：匿名使用者
資料關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。
關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中資料的關聯函式，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量資料中項集之間有趣的關聯或相關聯絡。
agrawal等於2023年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機取樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在資料探勘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。
資料探勘中的關聯規則是什麼
5樓：匿名使用者
所謂關聯規則，是指資料物件之間的相互依賴關係，而發現規則的任務就是從資料庫中發現那些確信度(conk一dente)和支援度(support)都大於給定值的強壯規則。從資料庫中發現關聯規則近幾年研究最多。目前，已經從單一概念層次關聯規則的發現發展到多個概念層次的關聯規則的發現。
在概念層次上的不斷深人，使得發觀的關聯規則所提供的資訊越來越具體，實際上這是個逐步深化所發現知識的過程。在許多實際應用中，能夠得到的相關規則的數目可能是相當大的，而且，使用者也並不是對所有的規則感興趣，有些規則可能誤導人們的決策，所以，在規則發現中常常引人」興趣度」(指一則在一定資料域上為真的知識被使用者關注的程度)概念。而基於更高概念層次上的規則發現研究(如一般化抽象層次上的規則和多層次上的規則發現)則是當前研究的重點之一。
資料探勘中涉及的關聯規則在實際生活中的應用有哪些
6樓：回眸一笑y緣
資料探勘中涉及的關聯規則分析還在零售、快消、電商、金融、搜尋引擎、智慧推薦等領域大有所為。
如超市**營銷、銀行客戶交叉銷售分析、搜尋詞推薦或者識別異常、基於興趣的實時新聞推薦等。
7樓：吉環邛凝芙
比如你要買房貸款，要查你的徵信記錄
比如你買保險，要看你的住院記錄
比如你上網，給你推什麼樣的廣告
資料探勘中涉及的關聯規則在實際生活中的應用有哪些
資料探勘中涉及的關聯規則分析還在零售 快消 電商 金融 搜尋引擎 智慧推薦等領域大有所為。如超市 營銷 銀行客戶交叉銷售分析 搜尋詞推薦或者識別異常 基於興趣的實時新聞推薦等。比如你要買房貸款，要查你的徵信記錄 比如你買保險，要看你的住院記錄 比如你上網，給你推什麼樣的廣告 資料探勘中涉及的關聯規則...
數學在實際生活中有用嗎,數學在我們的生活中有多麼大的用處
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