在資料驅動的商業環境中，深入理解顧客行為至關重要。關聯規則挖掘作為一種強大的資料分析技術，能揭示產品之間隱藏的關聯性，為企業提供最佳化行銷策略、提升銷售額的關鍵洞見。透過分析交易資料函式庫，企業可以發現哪些產品經常一起購買，進而調整商品擺放、設計促銷活動，並提供更個人化的顧客體驗。然而，關聯規則挖掘並非單純的技術應用，更需要結合商業理解和策略思維，才能將資料洞見轉化為實際的商業價值。隨著資料量的爆炸式增長和演算法的持續發展，關聯規則挖掘在商業領域的應用前景將更加廣闊，為企業創造更多可能性。
10.6 問題和挑戰
儘管整合學習取得了顯著進展，但仍有一些未解決的問題。以下是我們將要討論的一些問題：
- 當存在混合類別標籤和連續輸出的情況下，學習器如何工作？在這種情況下，什麼是有用的組合函式需要被探索？
- 如何在高維資料集中達到公平決策是一個需要進一步討論的問題。一些學習器具有內建的降維能力，而其他參與整合的學習器可能不具備這種能力。在這種情況下，如何達到公平決策是一個開放問題。
- 在加權多數投票組閤中，如何決定權重是不清楚的。
- 如何處理混合資料也是一個問題。資料可以是分類別的，也可以是數值的。在分類別特徵的情況下，需要確切匹配，而在數值特徵的情況下，需要閾值。
11 協會規則挖掘
11.1 簡介
考慮一家連鎖百貨公司，它們總是試圖增加收入和利潤。一種可能幫助加速整體銷售增長的想法是能夠讀懂顧客的心思，並預測他們的購買行為和情緒或購買傾向。哪些高價值商品顧客大量購買？哪些商品在星期日、假日或節假日經常被購買？當顧客購買某個特定商品時，他們還會購買哪些其他商品？後一個問題從行銷角度來看很重要。例如，一家超市根據每日交易資料的一年分析可能發現，在90%的情況下，當顧客購買粉末牛奶時，他們也會購買茶包。有了這一新發現，管理階層可能會立即決定將所有牛奶粉和茶包放在一起，以提高銷售量。受玄貓啟發，Agrawal等人在1993年引入了協會規則挖掘的概念。
協會規則推斷了購買商品之間可能存在的關係，以規則形式呈現，即因果關係。一大批演算法被提出來解決流行且計算成本高昂的協會規則挖掘任務。為了提高傳統演算法的計算效率以處理大型交易資料函式庫，做出了努力。此外，也有人嘗試使協會規則挖掘適用於不同的資料函式庫。觀察到根據支援度-信心框架的傳統協會挖掘有時可能會發現事實上不存在的專案之間的統計學上顯著關係。為了克服這一弱點，最近使用了相關挖掘來提供一個尋找統計學上有趣關係的替代框架。本章介紹了與協會規則挖掘相關的基本概念，並以易於理解的示例闡述了流行演算法。
11.2 協會分析：基本概念
協會挖掘是一種重要的無監督式資料探勘方法，它在發現資料函式庫中的有趣模式方面發揮著至關重要的作用，例如協會規則、相關性、序列、事件和聚類別。協會規則挖掘是一個流行問題，在協會挖掘中，其最初動機來自於分析超市交易資料中的顧客購買行為需求。
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11.2.1 市場籃分析
協會挖掘概念被引入以便於市場籃分析。市場籃分析技術模型化了顧客購買行為，它根據購買某些商品的顧客也可能購買另一組商品的可能性。例如，如果她購買麵包和果醬，她更有可能同時購買茶包。顧客購買時放入籃子中的商品集合被稱為專案集，市場籃分析檢索專案集之間的關係。
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圖表
flowchart TD
A[開始] --> B[市場籃分析]
B --> C[協會規則挖掘]
C --> D[相關挖掘]
D --> E[結果]
看圖說話：
此圖描述了從市場籃分析到協會規則挖掘，再到相關挖掘的一個過程，並最終得到結果。市場籃分析是基礎，它透過分析顧客購買行為來發現專案之間的關係；協會規則挖掘則進一步推匯出購買行為之間可能存在的因果關係；而相關挖掘則用於尋找專案之間統計學上有趣的關係，以避免傳統協會挖掘可能導致的事實上不存在但統計學上顯著的關係問題。
關聯規則挖掘的應用與實踐
在商業領域中，關聯規則挖掘是一種重要的資料分析技術，能夠幫助企業瞭解顧客的購買行為和偏好。透過分析交易資料，企業可以發現不同產品之間的關聯性，從而制定有效的行銷策略和商品佈局。
關聯規則挖掘的原理
關聯規則挖掘的基本思想是從交易資料中發現不同專案之間的關聯性。例如，透過分析顧客的購買記錄，企業可以發現某些產品之間的購買頻率較高，從而推斷出這些產品之間可能存在某種關聯性。
關聯規則挖掘的應用
關聯規則挖掘在商業領域中有廣泛的應用，包括：
- 商品佈局：透過分析顧客的購買行為，企業可以將相關產品放在一起，方便顧客購買。
- 行銷策略：企業可以根據關聯規則挖掘的結果，制定有效的行銷策略，例如打折、贈送禮品等。
- 客戶分段：企業可以根據顧客的購買行為，將其分為不同的群體，從而提供更有針對性的服務。
關聯規則挖掘的工具和資料來源
目前，有許多工具和資料來源可以用於關聯規則挖掘，包括：
- FIMI：是一個常用的關聯規則挖掘工具，提供了多種演算法和功能。
- Synthetic Data Generator：是一種可以生成合成資料的工具，常用於評估關聯規則挖掘演算法的效能。
關聯規則挖掘的挑戰和未來發展
關聯規則挖掘仍然面臨著一些挑戰，包括：
- 資料品質：關聯規則挖掘的結果嚴重依賴於資料的品質，因此需要確保資料的準確性和完整性。
- 演算法複雜性：關聯規則挖掘演算法可能很複雜，因此需要具備一定的技術能力才能使用。
看圖說話：
flowchart TD
A[交易資料] --> B[關聯規則挖掘]
B --> C[商品佈局]
B --> D[行銷策略]
B --> E[客戶分段]
在這個流程圖中，我們可以看到交易資料是關聯規則挖掘的基礎，而關聯規則挖掘的結果可以用於商品佈局、行銷策略和客戶分段等應用。
關聯規則挖掘的基礎
關聯規則挖掘是一種從大型交易資料函式庫中發現有趣模式和關聯的技術。它涉及兩個主要步驟：找出頻繁項集和生成關聯規則。
項集和關聯規則的定義
- 項集：一個由多個專案組成的集合，例如 {i1, i2,…, ik}。
- 關聯規則：一個描述項集之間關聯的規則，例如 P → Q，其中 P 和 Q 是項集，且 P ∩ Q = ∅。
支援度和信心度
- 支援度：項集出現在資料函式庫中的比例，表示為 Support(P) = (包含 P 的交易數量) / (總交易數量)。
- 信心度：關聯規則的強度，表示為 Confidence(P → Q) = Support(P, Q) / Support(P)，也可以視為條件機率 P(Q|P)。
頻繁項集和強規則
- 頻繁項集：支援度大於最小支援度閾值 (minsup) 的項集。
- 強規則：同時滿足最小支援度和最小信心度閾值 (minconf) 的關聯規則。
關聯規則挖掘的過程
- 找出頻繁項集：找出資料函式庫中支援度大於最小支援度閾值的項集。
- 生成關聯規則：從頻繁項集中生成滿足最小信心度閾值的關聯規則。
其他有趣度衡量標準
除了支援度和信心度外，還有其他衡量標準用於評估關聯規則的有趣度，例如 Lift、Interest 等。
看圖說話：
flowchart TD
A[資料函式庫] --> B[找出頻繁項集]
B --> C[生成關聯規則]
C --> D[評估規則有趣度]
D --> E[輸出強規則]
這個流程圖展示了關聯規則挖掘的基本過程，從資料函式庫開始，經過找出頻繁項集、生成關聯規則、評估規則有趣度，最終輸出強規則。
關聯度分析與依賴關係
在探討事件或變數之間的關聯時，瞭解其依賴關係至關重要。依賴關係可以分為獨立、正相關和負相關三種。
獨立（Independent）
當兩個事件或變數之間沒有任何關聯時，它們被視為獨立的。這意味著其中一個事件的發生不會影響另一個事件的機率。
正相關（Positively Dependent）
如果事件或變數之間存在正面的關聯，則當其中一個事件發生時，另一個事件的機率也會增加。這種關係被稱為正相關。
負相關（Negatively Dependent）
相反，如果事件或變數之間存在負面的關聯，則當其中一個事件發生時，另一個事件的機率會降低。這種關係被稱為負相關。
Conviction（信念）
Conviction是一個衡量事件A對事件B發生影響的指標。它定義為1減去事件B發生的機率與事件A和B同時發生的機率之比。Conviction值越大，表示事件A對事件B的影響越大。
$$ Conviction(P \rightarrow Q) = 1 - \frac{Support(Q)}{Support(P \cap Q)} $$
Leverage（槓桿效應）
Leverage是另一個用於衡量事件A對事件B影響的指標。它定義為事件A和B同時發生的支援度減去事件A和B分別發生的支援度之積。
$$ Leverage(P \rightarrow Q) = Support(P \cap Q) - Support(P) \times Support(Q) $$
Leverage值越大，表示事件A對事件B的槓桿效應越明顯。
Gain（增益）
Gain是Conviction和支援度之間的差值，反映了事件A對事件B的增益效應。
$$ Gain(P \rightarrow Q) = Conviction(P \rightarrow Q) - Support(Q) $$
關聯度分析的重要性
瞭解事件或變數之間的依賴關係對於預測、決策和風險評估具有重要意義。透過分析Conviction、Leverage和Gain等指標，可以更好地理解複雜系統中的關聯性和因果關係，有助於做出更明智的決策。
看圖說話：
flowchart TD
A[事件A] -->|Conviction|> B[事件B]
A -->|Leverage|> C[槓桿效應]
B -->|Gain|> D[增益效應]
看圖說話：上述流程圖描述了事件A對事件B的影響，包括Conviction、Leverage和Gain等指標。這些指標幫助我們理解事件之間的依賴關係和因果關係。
從現代管理者所需具備的資料分析能力來看，深入理解關聯規則挖掘的應用價值已成為不可或缺的一環。觀察資料科學家和商業分析師的技能發展趨勢，我們可以發現，從基礎的市場籃分析到更進階的關聯規則挖掘和相關性分析，都體現了資料驅動決策的重要性。分析傳統統計方法與關聯規則挖掘的差異，可以發現後者更擅長於處理大量交易資料，並揭示隱藏的消費模式，進而最佳化產品組合、提升行銷效率、精準客戶分群。然而，關聯規則挖掘也面臨著資料品質、演算法複雜性以及過度擬合等挑戰，需要管理者在實踐中謹慎評估。玄貓認為，未來3-5年，關聯規則挖掘將與機器學習、深度學習等技術更緊密地結合，並在更廣泛的商業場景中發揮價值，成為驅動企業創新和增長的重要引擎。對於渴望提升資料分析能力的高階管理者而言，掌握關聯規則挖掘的核心原理和應用技巧，並將其融入到企業的決策流程中，將是提升競爭力的關鍵所在。
