【什么是关联规则】关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，主要用于发现数据集中的项与项之间的关系。它常用于市场篮子分析，帮助商家了解顾客在购买商品时的组合习惯，从而优化商品摆放、促销策略和库存管理。
关联规则的核心思想是：如果某些商品经常一起被购买，那么这些商品之间存在某种关联性。通过分析这种关联性，可以为商业决策提供有力支持。
关联规则的基本概念
| 概念 | 说明 |
| 项（Item） | 数据集中最小的不可分割单位，如“牛奶”、“面包”等 |
| 项集（Itemset） | 一个或多个项的集合，如{牛奶, 面包} |
| 支持度（Support） | 项集在所有事务中出现的频率，表示该组合的普遍程度 |
| 置信度（Confidence） | 表示在包含某项集的前提下，另一项集出现的概率，即条件概率 |
| 提升度（Lift） | 衡量两个项之间的相关性，若提升度大于1，则表示两者正相关；等于1则无关联；小于1则负相关 |
关联规则的典型应用
| 应用领域 | 举例说明 |
| 零售业 | 分析顾客购物行为，推荐相关商品 |
| 电子商务 | 推荐系统，根据用户浏览历史推荐商品 |
| 医疗健康 | 发现疾病与症状之间的关联，辅助诊断 |
| 金融风控 | 分析客户交易模式，识别异常行为 |
关联规则的常用算法
| 算法名称 | 特点 |
| Apriori | 基于频繁项集生成关联规则，适合小规模数据 |
| FP-Growth | 使用频繁模式树结构，效率较高 |
| Eclat | 基于垂直数据存储，适合大规模数据 |
总结
关联规则是一种通过分析数据中的项集来发现潜在关系的技术，广泛应用于零售、电商、医疗等领域。其核心指标包括支持度、置信度和提升度，常用的算法有Apriori、FP-Growth等。掌握关联规则可以帮助企业更好地理解用户行为，提升运营效率和用户体验。
