京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
前几天拿到了数据挖掘基础教程一书,感觉部分算法是基于统计学的原理的,而统计学是可以通过Oracle来实现。
其次是为了观看德国vs西班牙的世界杯比赛,来了一点小小的兴致,动手写点小脚本。不过本文只是为了实现而实现的,没有做任何优化,有兴趣的话,大家可以玩一玩。
http://baike.baidu.com/view/1076817.htm?fr=ala0_1
关联规则是形如X→Y的蕴涵式,
其中且, X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或 right-hand-side, RHS) 。
关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比,即概率; =X^Y/D
置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比,即条件概率。 =(X^Y)/X
关联规则是有趣的,如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
若给定最小支持度α = n,最小置信度β = m,则分别通过以上的X^Y/D和(X^Y)/X,可获知是否存在关联
使用的原始数据
反范式后的数据
待统计项
--创建各个购买单元项视图
create view distinct_trans as select distinct tranobject from purchase;
--创建各个事务内部的购买单元项
create view all_trans as
--可以用wm_concat函数
SELECT tranid,MAX(tranobjects) tranobjects
FROM (select tranid,WMSYS.WM_CONCAT(tranobject) OVER(PARTITION BY tranid ORDER BY tranobject) tranobjects
from purchase
)
group by tranid;
--也可以用sys_connect_by_path函数
create view all_trans as
select tranid,substr(tranobjects,2) tranobjects from --格式化前面的逗号和空格
(
select distinct tranid,FIRST_VALUE(tranobjects) OVER(PARTITION BY tranid ORDER BY levels desc ) AS tranobjects --保留最大的那个
from
(
select tranid,sys_connect_by_path(tranobject,',') tranobjects,level levels --各购买事务的内部排列组合
from purchase
connect by tranid=prior tranid and tranobject
)
);
--对所有购买单元项进行排列组合,即数据挖掘的X^Y项
create view all_zuhe as
select substr(sys_connect_by_path(tranobject,','),2) zuhe
from (select distinct tranobject from purchase)
connect by nocycle tranobject
select * from all_zuhe
create view full_zuhe as
select a.zuhe X,b.zuhe Y from all_zuhe a,all_zuhe b
where instr(a.zuhe,b.zuhe)=0 and instr(b.zuhe,a.zuhe)=0
and not exists(select 1 from distinct_trans c
where instr(a.zuhe,c.tranobject)>0 and instr(b.zuhe,c.tranobject)>0)
select * from full_zuhe
create or replace view tongji as
select xy,xy_total,x,x_total,y,y_total,transtotal from
(
select y||','||x xy,
(select count(*) from all_trans a where instr(a.tranobjects,c.x||','||c.y)>0 or instr(a.tranobjects,c.y||','||c.x)>0) xy_total, --包含xy的事务数
y,
(select count(*) from all_trans b where instr(b.tranobjects,c.y)>0) y_total, --包含y的事务数
x,
(select count(*) from all_trans b where instr(b.tranobjects,c.x)>0) x_total, --包含x的事务数
d.transtotal --总事务数
from full_zuhe c,(select count(distinct tranid) transtotal from purchase) d
order by xy_total desc,x_total desc
)
select * from tongji where xy_total>=3 and y_total>=3
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06