數(shù)據(jù)挖掘之關(guān)聯(lián)分析(存儲(chǔ)版)
【正文】 這種意義上說(shuō)，預(yù)言其實(shí)沒(méi)有必要分為一個(gè)單獨(dú)的類。 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 向上營(yíng)銷是基于同類產(chǎn)品線的升級(jí)或優(yōu)化產(chǎn)品的推薦，而交叉營(yíng)銷是基于相似但不同類的產(chǎn)品的推薦。 基于用戶行為分析的關(guān)聯(lián)推薦 關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)原理 : 從所有的用戶購(gòu)物數(shù)據(jù)中（如果數(shù)據(jù)量過(guò)大，可以選取一定的時(shí)間區(qū)間，如一年、一個(gè)季度等）， 尋找當(dāng)用戶購(gòu)買(mǎi)了 A商品的基礎(chǔ)上，又購(gòu)買(mǎi)了 B商品的人數(shù)所占的比例，當(dāng)這個(gè)比例達(dá)到了預(yù)設(shè)的一個(gè)目標(biāo)水平的時(shí)候，我們就認(rèn)為這兩個(gè)商品是存在一定關(guān)聯(lián)的 ，所以當(dāng)用戶購(gòu)買(mǎi)了 A商品但還未購(gòu)買(mǎi) B商品時(shí)，我們就可以向該類用戶推薦 B商品。 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 關(guān)聯(lián)推薦在營(yíng)銷上被分為兩類： 向上營(yíng)銷 (Up Marketing)：根據(jù)既有客戶過(guò)去的消費(fèi)喜好，提供更高價(jià)值或者其他用以加強(qiáng)其原有功能或者用途的產(chǎn)品或服務(wù)。然后，根據(jù)閾值，將貸款級(jí)別分類。概念 數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining) 是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示 3個(gè)步驟。例如：銀行對(duì)家庭貸款業(yè)務(wù)，運(yùn)用估值，給各個(gè)客戶記分（ Score 0~1）。 例子： a
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