
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
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05