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分析数据挖掘中关联规则的提升及其应用
导语：
数据挖掘作为一种基于数据分析的技术和方法，从海量数据中挖掘出有用的规律和信息，对于各类企业和行业都具有重要的意义。而关联规则作为数据挖掘领域中的一个学科，以挖掘事务的频繁项集，找到项集之间的关联规则为主要研究内容，具有广泛的应用场景。本文旨在对关联规则提升及其应用进行较为详细的探讨，以加深对数据挖掘的理解和应用。
一、什么是关联规则？
关联规则（AssociationRule）是数据挖掘领域中的一种技术，即自动发现数据中的有效关系或结构的方法。简单说来，就是从数据中寻找项之间的关联关系。例如，我们在超市中购买了牛奶，那么我们会买哪些其他东西？可能是麦片、面包、饼干等，这些商品之间就存在关联规则。
关联规则可以帮助我们发现哪些项之间具有有意义的关联性，并且可以用这些关联性作为预测制定商业战略或是行为预测等。关联规则提取的主要任务是挖掘事务数据库中的频繁项集和关联规则，所以在进行关联规则挖掘时，我们需要首先确定最小支持度和最小置信度。
最小支持度是指一个项集在数据库中出现的概率，而最小置信度是指规则对的可靠程度。例如，置信度为80%的关联规则意味着在其中的80%的情况下，定量后件出现时将同时出现定量前件。
二、关联规则提升是什么？
在提取关联规则时，一个常见的问题是，如何选择最有用的规则。我们需要关注的是那些具有良好效果的规则，能够给出准确的预测和正确的决策，而不是仅仅发现一堆相关的项集和规则。
那么，如何评估规则的质量和有效性呢？这就要用到关联规则提升（Lift）。提升的意义是衡量某个规则在品项前提条件下出现的频率，相对于该品项及其之前同级品项的出现频率。它是一个反映规则质量的指标。提升度越大，意味着相关联的程度越高。
-提升度（Lift）=置信度（Confidence）/支持度（Support）--（1）
夫提升度算法，其值越高表明包含右部有关项的集合中出现左部车牌或类目的概率越大，即衡量了某一规则与其背景的关系强度。提升度的公式如上所示，提升度为1表示两个事项之间并没有关系，提升度大于1表示两个事项之间是正相关的，提升度小于1则表示两个事项之间是负相关的。
三、关联规则提升的应用
1.市场分析
关联规则在市场分析中应用得较为广泛，以揭示人们购物和消费习惯的联系和特征。超市、商场等经营场所是应用关联规则挖掘技术较多的场所，可以帮助商家了解顾客的购物行为和顾客之间的关联性。这有助于商家设计更合理的商品陈列方式，提高商品的销售量，增加收益。
2.医疗分析
病例数据在医疗行业中是极为重要的。通过对大数据进行挖掘，可以发现疾病之间的隐含关系，找到相对应用的药物，采用科学的方式治疗病人。
3.防欺诈分析
关联规则在银行等金融业的防欺诈中也有较大作用。通过对交易数据流的计算，运用关联规则算法，可以将交易数据中的风险进行分析，减少欺诈行为的出现。
4.网络共现关系挖掘
通过挖掘网络中的共现关系，可以发现节点之间的关联性，并从大数据中提取出规则和属性，为后续分析提供可靠的观测基础。
四、结论
关联规则提升是关联规则挖掘领域中最常用的算法之一。通过提升度的计算和评估，可以衡量规则之间的质量和有效性，发现潜在的规则，为商业战略和行为预测等决策提供依据。除此之外，关联规则有较广泛的应用场景，如市场分析、医疗分析、防欺诈分析、网络共现关系挖掘等。我们相信，在未来，随着数据挖掘技术和应用的不断发展，关联规则将会在更多的领域得到广泛的运用，并为我们带来更多的价值和效益。