SAS數(shù)據(jù)挖掘實(shí)戰(zhàn)篇【三】

從數(shù)據(jù)挖掘概念到SAS EM模塊和大概的流程介紹完之后，下面的規(guī)劃是【SAS關(guān)聯(lián)規(guī)則案例】【SAS聚類】【SAS預(yù)測(cè)】三個(gè)案例的具體操作步驟，【SAS的可視化技術(shù)】和【SAS的一些技巧和代碼】，至于像SAS的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)處理等一些基本的代碼，不作大的講解。到時(shí)候會(huì)穿插在每周日常里進(jìn)行介紹，只有多操作才能熟練。

貴在平時(shí)實(shí)踐和堅(jiān)持！

OK，廢話不多說，今天主要寫這篇“SAS數(shù)據(jù)挖掘實(shí)戰(zhàn)篇【三】”主要介紹，SAS的關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘。

1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

1.1起源

關(guān)聯(lián)規(guī)則雖然來源于POS中，但是可以應(yīng)用于很多領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用還包括商場(chǎng)的顧客購(gòu)物分析、商品廣告郵寄分析、網(wǎng)絡(luò)故障分析等。沃爾瑪零售商的“尿布與啤酒”的故事是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個(gè)成功典型案例?？偛课挥诿绹?guó)阿肯色州的Wal*Mart擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它利用數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的原始交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到了一個(gè)意外發(fā)現(xiàn)：跟尿布一起購(gòu)買最多的商品竟然是啤酒。如果不是借助于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘，商家決不可能發(fā)現(xiàn)這個(gè)隱藏在背后的事實(shí)：在美國(guó)，一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時(shí)也為自己買一些啤酒。有了這個(gè)發(fā)現(xiàn)后，超市調(diào)整了貨架的擺放，把尿布和啤酒放在一起，明顯增加了銷售額。

1.2基本思想

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)不同商品在消費(fèi)者購(gòu)買過程中的相關(guān)性。給定一組事務(wù)集合,其中每個(gè)事務(wù)是一個(gè)項(xiàng)目集;一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X ->Y 的蘊(yùn)涵式, X 和Y 表示項(xiàng)目集,且X ∩ Y = Φ, X 和Y 分別稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則X-> Y 的前提和結(jié)論。規(guī)則X->Y 的支持度(Support) 是事務(wù)集中包含X 和Y 的事務(wù)數(shù)與所有事務(wù)數(shù)之比,記為support(X->Y) ;規(guī)則X->Y 的置信度(Confidence) 是指包含X和Y 的事務(wù)數(shù)與包含X 的事務(wù)數(shù)之比, 記為confidence ( X->Y) 。支持度用于衡量所發(fā)現(xiàn)規(guī)則的統(tǒng)計(jì)重要性,而置信度用于衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信程度。一般來說,只有支持度和置信度均高的關(guān)聯(lián)規(guī)則才可能是消費(fèi)者感興趣的、有用的規(guī)則。

2 Apriori算法

2.1算法原理

Apriori 算法是 Agrawal 等于 1994 年提出的一個(gè)挖掘顧客交易數(shù)據(jù)庫(kù)中項(xiàng)集間的關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要方法，是迄今最有影響挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。

Apriori算法的基本思想是通過對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)D的多次掃描來發(fā)現(xiàn)所有的頻繁項(xiàng)集。在第k次掃描中只考慮具有同一長(zhǎng)度k的所有項(xiàng)集。在第1趟掃描中，Apriori算法計(jì)算I中所有單個(gè)項(xiàng)的支持度，生成所有長(zhǎng)度為1的頻繁項(xiàng)集。在后續(xù)的掃描中，首先以前一次所發(fā)現(xiàn)的所有頻繁項(xiàng)集為基礎(chǔ)，生成所有新的候選項(xiàng)集(Candidate Itemsets)，即潛在的頻繁項(xiàng)集，然后掃描數(shù)據(jù)庫(kù)D，計(jì)算這些候選項(xiàng)集的支持度，最后確定候選項(xiàng)集中哪一些真正成為頻繁項(xiàng)集。重復(fù)上述過程直到再也發(fā)現(xiàn)不了新的頻繁項(xiàng)集。算法高效的關(guān)鍵在于生成較小的候選項(xiàng)集，也就是盡可能不生成和計(jì)算那些不可能成為頻繁項(xiàng)集的候選項(xiàng)集。

2.2算法步驟

Apriori 算法主要分成兩步：首先找出數(shù)據(jù)中所有的頻繁項(xiàng)集，這些項(xiàng)集出現(xiàn)的頻繁性要大于或等于最小支持度。然后由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小置信度。算法的總體性能由第一步?jīng)Q定，第二步相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)。

Lk：k維頻繁項(xiàng)目集的集合，該集合中的每個(gè)元素包含兩部分：項(xiàng)目集本身、項(xiàng)目集的支持度。

Ck：k維候選項(xiàng)目集集合，是k維頻繁項(xiàng)目集集合的超集，也就是潛在的頻繁項(xiàng)目集集合，該集合中的每個(gè)元素也包含兩部分：項(xiàng)目集本身、項(xiàng)目集的支持度。任何項(xiàng)目集的元素都按某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)（例如字典順序）進(jìn)行排序。包括k個(gè)項(xiàng)目（k個(gè)項(xiàng)目為：c[1],c[2],?,c[k]）的項(xiàng)目集c用如下形式來表示：c[1]，c[2]，?，c[k]，由于c已經(jīng)排序，則有：c[1]<c[2]<?<c[k]。

a).Apriori算法描述

輸入：交易數(shù)據(jù)庫(kù)D，最小支持度minsup

輸出：頻繁項(xiàng)目集集合Answer

(1)Begin

(2)L1=（large 1-itemsets）;

(3)For(k=2;Lk-1≠ ;k++)Do

(4)Ck=apriori_gen(Lk-1);//得到新候選項(xiàng)目集。

(5)For all transactionst∈D Do

(6)Ct=subset(Ck,t);//計(jì)算屬于t的候選項(xiàng)目集。

(7)For all candidates c∈Ct Do

(8)c.count++;

(9)EndFor

(10)EndFor

(11)Lk={c∈Ck|c.count≥minsup}

(12)EndFor

(13)Answer=Uk Lk;

(14)End

b).apriori_gen算法描述

輸入：Lk-1

輸出：Lk

（1）Begin

（2）For each p∈Lk-1 Do

（3）For each q∈Lk-1 Do

（4）If p.item1=q.item1,?,p.itemk-2=q.itemk-2,p.itemk-1<q.itemk-1

（5）Then c=p.item1，p.item2，?，p.itemk-1，q.itemk-1;EndIf

（6）If (k-1)-subset s Lk-1 of c

（7）Then delete c;

（8）Else insert c into Ck;EndIf

（9）EndFor

（10）EndFor

（11）Return Lk

（12）End

2.3算法分析與改進(jìn)

如果在交易數(shù)據(jù)集合中包含的不同的項(xiàng)目的數(shù)量為n個(gè)，以Apriori為基礎(chǔ)的頻繁項(xiàng)目集發(fā)現(xiàn)算法將要計(jì)算2n項(xiàng)目集。當(dāng)n比較大時(shí)，將會(huì)產(chǎn)生組合爆炸，實(shí)際上這將是NP難的問題。

J.S.Park等人提出了一個(gè)基于Hash技術(shù)的DHP算法，利用Hash技術(shù)有效改進(jìn)候選項(xiàng)目集的生成過程，減少I/O的存取時(shí)間，其效率高于Apriori算法。雖然Sampling算法、Partition算法、DIC算法等都試圖減少對(duì)交易數(shù)據(jù)集合的搜索次數(shù)，但仍有很多缺點(diǎn)。Sampling算法從原數(shù)據(jù)集合中隨機(jī)抽樣出一部分樣本，利用樣本來挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則以減少算法的搜索次數(shù)，但是由于數(shù)據(jù)集合中經(jīng)常存在數(shù)據(jù)分布不均勻的情況，所以隨機(jī)抽樣根本就無法保證能夠抽取到有代表性的樣本；Partition算法雖然通過對(duì)數(shù)據(jù)集合分區(qū)分別挖掘，最后進(jìn)行匯總的方法來減輕I/O的負(fù)擔(dān)，事實(shí)上它是增加了CPU的負(fù)擔(dān)。

3 SAS 關(guān)聯(lián)規(guī)則案例

1問題背景

考慮下面案例，一家商店希望通過客戶的基本購(gòu)買信息了解客戶購(gòu)買某商品同時(shí)還購(gòu)買其他哪些商品。這就是常見的購(gòu)物籃分析。

ASSOCCS數(shù)據(jù)集中1001位客戶購(gòu)買商品的信息。主要有以下商品信息：1001位顧客購(gòu)買了7個(gè)項(xiàng)目的商品，產(chǎn)生了7007行數(shù)據(jù)。每一行數(shù)據(jù)表示一條交易信息。

2建立初始流程圖

3設(shè)置輸入數(shù)據(jù)源結(jié)點(diǎn)

打開輸入數(shù)據(jù)源結(jié)點(diǎn)

從SAMPSIO庫(kù)中選擇ASSOCS數(shù)據(jù)集

點(diǎn)擊變量選項(xiàng)卡

設(shè)置customer的模型角色為id

設(shè)置time的模型角色為rejected

設(shè)置product的模型角色為target

關(guān)閉輸入數(shù)據(jù)源結(jié)點(diǎn)

4設(shè)置關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)點(diǎn)

打開關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)點(diǎn)，選擇general選項(xiàng)卡，修改結(jié)點(diǎn)信息。

5理解和選擇分析模式

默認(rèn)的分析模式是by context，它根據(jù)輸入數(shù)據(jù)源的結(jié)點(diǎn)信息選擇合適的分析方法。如果輸入數(shù)據(jù)集包括：

一個(gè)id變量和target變量，該結(jié)點(diǎn)自動(dòng)執(zhí)行關(guān)聯(lián)分析。

一個(gè)序列變量包括使用的狀態(tài)，該結(jié)點(diǎn)執(zhí)行序列分析。序列分析需要定義一個(gè)序列模型角色的變量。

另外，還可以設(shè)置最小支持度，項(xiàng)目的最大數(shù)目和最小置信度。

在規(guī)則選項(xiàng)卡中包含每條規(guī)則的信息。并且，還可以根據(jù)提升度，支持度和置信度的升序或者降序進(jìn)行排列。

定制化

在SAS EM中計(jì)算一個(gè)項(xiàng)與其他項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

1創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集或者修改原數(shù)據(jù)集使它至少包含以下三個(gè)變量：

一個(gè)唯一的ID標(biāo)識(shí)，一個(gè)目標(biāo)變量，一個(gè)人工變量（如果值為coke，則設(shè)置為1否則設(shè)置為2）。

2執(zhí)行序列模式發(fā)現(xiàn)。

此處以coke為例，得到轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)集

data tmp;

set sampsio.assocs;

if product = 'coke' then visit = 1 ;

else visit = 2;

run;