更新于2022-12-13

感谢各位抬爱，已经收到太多的评论和私信要数据的，我把下载链接放在文首，请大家自取。非常抱歉没能给大家一一回复。

 数据源（免费下载）https://download.csdn.net/download/youxinyuchu/16072677

关联分析，用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。

超市在运营中保存了交易明细帐数据，考虑根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，从而为超市提供合理的建议。本次试验主要有两个分析方向，分别是分析商品之间的潜在联系和分析顾客可能还会购买的商品。

第一章 引言 1.1数据分析的背景     关联分析，用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。     超市在运营中保存了交易明细帐数据，考虑根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，从而为超市提供合理的建议。关联分析可以处理两个关键问题：（一）从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高的代价—关联分析的基本概念和用来有效地挖掘这种模式的算法。（二）所发现的某些模式可能是虚假的，因为它们可能是偶然发生的—处理发现模式的评估问题，以避免产生虚假结果。 1.2分析的目的与意义 给定一个事务集合 T, 关联规则挖掘的目标是找出所有的满足以下条件的规则：支持度 ≥ minsup 阈值、置信度 ≥ minconf 阈值。顾客在选购商品时，经常会同时选购若干商品，这些商品之间存在一定关联。通过关联分析，我们可以找出顾客购买商品之间的关联，然后商家就可以根据我们得到的结果，对货物的摆放进行更新，以便于更好的售出商品。  第二章 数据审核与数据预处理 2.1原始数据表说明     在原始数据表中，我们可以看到，表中共有2800条记录，有5个字段，分别是会员ID，商品，数量，单价，小计。其中，商品这个字段共有11个属性，分别是冻肉、罐装肉、罐装蔬菜、牛奶、啤酒、葡萄酒、蔬菜水果、甜食、鲜肉、饮料、鱼。如图2-1所示。

图2-1 原始表格信息

2.2数据分布与数据审核     再观察过原始数据表之后，对原始数据进行数据审核，可以清楚地观察到各个字段的分布情况及其数据类型。分别如图2-2、2-3所示。在图2-2中可以看到5个字段的分布情况，及其最小最大值、平均值标准差等指标。在图2-3中可以看到各字段的属性，有连续型和名义型。从图中可以看到，5个字段的有效数据都是2800条，与总数据量是相同的，说明每条记录都是可用的有效的记录。

图2-2 数据审核结果之数据分布