数据关联与挖掘(数据挖掘和数据分析的关系),本文通过数据整理汇集了数据关联与挖掘(数据挖掘和数据分析的关系)相关信息，下面一起看看。

很多人经常搞不清相关性分析和相关性分析。其实两者的区别是很明显的。相关性分析是分析数据列的同增同减之间的关系，而相关性分析反映的是一个数据行中所有元素同时出现或“你在那里，我在那里”的关系。要说相关性分析，就不得不提数据分析中“因果关系”的弱化趋势。

因果关系的弱化

在数据分析领域，我们都在有意无意地追寻和挖掘数据之间的“因果关系”，销售投入的增加是否会导致销售收入的增加，人口的流入是否一定会导致房价的上涨。随着数据分析技术的不断提高和分析经验的不断积累，人们开始意识到事情可能并不完全是“因果，和结果和原因”。很多事件表现出一种松散的、不太符合逻辑的“关联”，这种关联往往出现在数据挖掘案例中，而不是传统的统计学案例中。

分析数据之间的“关联”关系，需要应用apriori算法，目前各类主流数据分析挖掘软件都采用apriori算法。

用于分析的相关指标

在数据中间挖掘“同时存在”或者“你在这里，我在这里”的技术就是关联分析。看下面几个重要的相关性分析算法的基本概念。

支持度

支持度是数据中对应元素同时出现的概率，置信度是统计学中的条件概率。而条件概率在关联分析中有“前一项”和“后一项”两个概念。比如A出现后B出现的概率称为前一项，B为后一项，那么A对B的置信度为：

反之，B对A的置信水平为：

提升度

提升程度的定义，X代表前一项，Y代表后一项，从X到Y的提升程度为：

仅仅计算支持度和信心是不够的，还要计算支持度指数。规则如下：

什么样的数据适合做关联分析？

商超数据

而超市数据是关联分析应用的第一个地方，自然也是关联规则应用的主要地方。商数数据关联分析的主要目的是进行捆绑销售，主要体现在两个方面：

实体店装订：将对应产品的货架放在一起，或者放在相对较近的位置。

网店搭配：根据顾客消费的关联性，做出相关礼包的组合或推荐销售。

财务数据

金融领域也是应用相关性分析的重要场合。两个典型的应用是财务欺诈和关键指标分析。

在金融数据的相关性分析中，有两种相关性：一种是同步数据相关性，一种是有一定时间间隔的相关性。比如，当一只股票的指数表现出某种特征时，两个交易日之后该股涨停。然后，我们需要考虑这两种相关性。

生产质量数据

生产数据也是应用相关性分析的重要场所。其实做法和金融行业很像。我们主要关注不良品率，也识别不良品率高的批次，与相应的生产数据进行关联分析，包括产品批次、供应批次、班次、主级别、车间、电压等数据。

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