商务智能实验8报告材料

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1、实用文档《数据挖掘与商务智能实验》实验报告实验题目：关联分析：关联规则姓名：王俊学号：201430850164指导教师：张大斌实验时间：2016.11.092016年11月12日文案大全实用文档实验8关联分析：关联规则一、实验目的（1）了解和熟悉SPSSModeler及其相关知识；（2）掌握SPSSModeler工具建立Apriori关联规则的方法；（3）学会运用SPSSModeler关联规则进行相关的内容分析。二、实验内容本实验分析的是超市顾客个人信息和他们的一次购买商品数据，采用的是关联分析中的Ap

2、riori算法。本实验的数据来自文件名为BASKETS.txt的文件。数据的主要内容包括两个部分，第一部分是顾客的个人信息，主要变量有会员卡号（cardid）、消费金额（value）、支付方式（pmethod）、性别（sex）、是否业主（homeown）、年龄（age）、收入（income）；第二部分是顾客的一次购买商品的信息，主要变量有果蔬（fruitveg）、鲜肉（freshmeat）、奶制品（dairy）、罐头蔬菜（cannedveg）、罐头肉（cannedmeat）、冷冻食品（frozenmea

3、l）、啤酒（beer）、葡萄酒（wine）、软饮料（softdrink）、鱼（fish）、糖果（confectionery），均为二分类型变量，取值T表示购买,F表示未购买，是一种事实表的数据组织格式。本次试验分析的是的哪些商品最有可能购买。具体实验步骤如下：三、实验步骤与结果步骤1创建Apriori算法数据流（1）通过“可变文件”节点读入数据BASKETS.txt。（2）选择建模卡片中的“Apriori”节点并将其简洁到数据中的恰当位置，点击鼠标，选择菜单中的编辑选项进行参数设置。步骤2设置具体参数（

4、1）在“字段”下，选择“使用定制设置”选项。在“后项”和“前项”框中选择关联规则的后项和前项的变量，本例中分析连带销售商品，因此所有商品均被选入后项和前项。如图8-1（a）所示。文案大全实用文档图8-1（a）（2）在“类型”下，制定当前前项最低条件支持度，默认值10%；最小规则置信度，默认值为80%；最大前项数，默认为5；勾选“仅包含标志变量的真值”，表示只显示项目出现的规则，而不显示项目不出现时的规则，这里关心的是商品的连带购买。如图8-1（b）所示。图8-1（b）（3）在“专家”的选项下，选择模式“

5、专家”选项，并选择评价关联规则的度量指标，这里选择默认选项“规则置信度”。如图8-2所示。文案大全实用文档图8-2步骤3结果运行实验结果如图8-3所示。文案大全实用文档结果说明，如按第2条关联规则，购买啤酒和冷冻食品则会同时购买罐头蔬菜，样本中购买啤酒喝冷冻食品的样本为170；同样也说明购买啤和冷冻食品的顾客有85.882%的可能购买罐头蔬菜，该规则的支持度为14.6%。本例中产生了三条关联规则：啤酒和罐头蔬菜→冷冻食品（S=14.6%，C=87.452%）；啤酒和冷冻食品→罐头蔬菜（S=14.6%，C

6、=85.882%）；冷冻食品和罐头蔬菜→啤酒（S=14.6%，C=84.393%）。同时三条关联规则的提升度（2.895,2.834,2.88）都可以接受。因此，啤酒、罐头蔬菜、冷冻食品是最可能连带销售的商品。可以利用关联规则考察哪类和顾客符合哪条关联规律。如果顾客满足某条关联规则，则可以推断其有一定可能性同时购买某种商品，反之，则无法预测。步骤4考察关联规律（1）将Apriori节点中的模型计算的结果添加到数据流编辑区域的恰当位置。（2）点击鼠标右键选择“编辑”选项，进行“选项”的设置。（3）“最大预

7、测数”中输入数值，默认为3.（4）勾选“忽略不匹配篮项目”，表示样本应用规则时不能按照顺序完全匹配前项的所有项目时，允许采用非精度匹配。勾选“检查预测不在篮中”，表示样本应用关联规则时，给出的后项结果不应出现在前项。如图8-4所示。图8-4通过“表”文案大全实用文档节点课观察具体的结果。$A、$AC、$A-Rule表示每个样本应用关联规则的推测结果、置信度和规则编号。例如在表中向编号16的顾客运用关联规则1，可以推测其有85.9%的可能性同时购买罐头蔬菜。当然，如果样本不符合任何关联规则，也就是没有一条

8、关联规则中出现的商品出现在顾客的购物清单中，则推断结果为系统缺失值$null$。实验结果如图8-5所示。图8-5实验最终图示如下：四、实验分析与扩展练习1.实验分析：请总结分析下面的问题：（1）如果需要关注的关联规则比较多，或者读者只是想关注特定情况下的规则，如何使用该软件工具进行相关的过滤。答：先在导入文件时候选择筛选过滤选项，根据自己的需要选取需要的字段；文案大全实用文档然后在字段中进行相关的筛选和过滤也可以达到要求，如图所示：（1）在