[分享] 資料分析中常用的"關聯規則"及其應用

以下文章來源於數據分析星球，作者數據分析星球。

01 關聯規則演算法簡介

關聯規則是資料探勘領域的一種常見演算法，用於尋找資料集中的有趣關係。這種演算法可以幫助我們發現資料集中的頻繁項集，然後將這些頻繁項集轉化為關聯規則。這些規則可以幫助我們理解資料集中的特定模式，並用於預測未來的行為或事件。

在本文中，我們將介紹機器學習中的關聯規則，包括演算法原理、應用場景以及如何使用關聯規則演算法進行資料分析。我們將介紹兩種主要的關聯規則演算法：Apriori演算法和FP-growth演算法，並使用python實現一個線上零售網站購買分析的案例來說明如何使用關聯規則演算法進行資料分析。

什麼是關聯規則？關聯規則是資料探勘中用於尋找有趣關係的一種演算法。它的基本思想是發現資料集中的頻繁項集，並轉換為關聯規則，這些規則可以用於預測未來的行為或事件。

為什麼要尋找關聯規則？尋找關聯規則是一個需要大量計算的任務，特別是當資料集很大時。因此，我們通常使用機器學習演算法來幫助我們快速有效地尋找關聯規則。

關聯規則在業務中有什麼應用場景？關聯規則在許多不同的業務場景中都有應用。例如，超市購物籃分析、線上零售網站購買分析和醫療診斷支援等。

1. Apriori演算法

演算法原理

Apriori演算法是一種常用的關聯規則演算法，它透過掃描資料集多次，從而找到頻繁項集。Apriori演算法使用一種稱為"先驗"的概念，它假設如果一個項集是頻繁的，那麼它的所有子集也必須是頻繁的。

Apriori演算法在資料分析中的應用場景 Apriori演算法在超市購物籃分析、線上零售網站購買分析和醫療診斷支援等領域中也有廣泛應用。

程式碼示例

以下是一個使用Apriori演算法查詢頻繁項集的Python程式碼示例：

2. FP-growth演算法

演算法原理

FP-growth演算法是一種基於樹的演算法，與Apriori演算法不同。它使用一種稱為"FP樹"的資料結構來查詢頻繁項集。FP-growth演算法透過一遍掃描來構建FP樹，並使用它來查詢頻繁項集。相比之下，Apriori演算法需要多次掃描資料集，因此效率較低。

FP-growth演算法在處理大型資料集時表現良好，因此在電子商務、網絡廣告和醫療保健等領域中得到廣泛應用。

程式碼示例

以下是一個使用FP-growth演算法查詢頻繁項集的Python程式碼示例：

專案背景及需求介紹

某線上零售網站希望瞭解客戶購買商品之間的關聯，以便最佳化行銷策略。我們將使用關聯規則演算法來分析資料，從而尋找客戶之間的關聯。

資料預處理

我們首先需要對資料進行預處理，以便使用關聯規則演算法。以下是資料預處理的Python程式碼：

尋找頻繁項集

接下來，我們將使FP-growth演算法來查詢頻繁項集。以下是Python程式碼：

生成關聯規則

我們可以使用關聯規則演算法生成關聯規則。以下是Python程式碼：

解釋關聯規則並給出結論

我們可以透過觀察關聯規則來了解客戶之間的關聯。例如，如果我們發現"白色金屬板殼時鐘"和"奶油金屬板殼時鐘"通常一起購買，那麼我們可以考慮將這些商品一起促銷。

關聯規則在資料分析中的價值：關聯規則是資料探勘中非常重要的一種技術，可以幫助我們發現商品之間的關聯，從而最佳化行銷策略、提高客戶滿意度等。

學習關聯規則演算法的重要性：學習關聯規則演算法可以幫助我們更好地理解資料分析的本質，提高資料分析的能力。

關聯規則演算法的發展：隨著機器學習的快速發展，關聯規則演算法也在不斷髮展。未來，我們可以預見更加高效、準確的關聯規則演算法將不斷湧現，為資料分析提供更多幫助。