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應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型提高超市銷量
2018-07-14
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應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型提高超市銷量

Statistics 和 Modeler作為 IBM SPSS 軟件家族中重要的成員,是專業(yè)的科學(xué)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘分析工具,其具有功能強(qiáng)大,應(yīng)用廣泛的特點(diǎn)。其核心 組成部分——預(yù)測(cè)分析模型,不僅是軟件功能實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵,同時(shí)也是軟件應(yīng)用的關(guān)鍵。

Statistics中的模型側(cè)重于統(tǒng)計(jì)分析技術(shù), 而Modeler則側(cè)重于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。它們都依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù),運(yùn)用某個(gè)或某幾個(gè)特定的算法,來預(yù)測(cè)用戶所關(guān)注信息的未來值。Statistics 和 Modeler提供眾多的預(yù)測(cè)模型,這使得它們可以應(yīng)用在多種商業(yè)領(lǐng)域中:如超市商品如何擺放可以提高銷量;分析商場(chǎng)營(yíng)銷的打折方案,以制定新的更為有效的方案;保險(xiǎn)公司分析以往的理賠案例,以推出新的保險(xiǎn)品種等等,具有很強(qiáng)的商業(yè)價(jià)值。

Statistics和 Modeler產(chǎn)品中含有大量基于高級(jí)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)算法的預(yù)測(cè)模型,為了保證算法的嚴(yán)密性及結(jié)果的精確性,模型往往還需要許多詳細(xì)的參數(shù)設(shè)定,這樣就要求用戶具有一定的統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí),只有理解預(yù)測(cè)模型中的各項(xiàng)設(shè)置及運(yùn)算結(jié)果的真實(shí)意義,才有可能結(jié)合結(jié)果做出正確的決策判斷;另外,為了滿足不同行業(yè)用戶的需求,Statistics和 Modeler涉及到數(shù)學(xué)領(lǐng)域中多個(gè)不同的范疇,即使專業(yè)用戶也很難了解所有模型,從而挑選出最適合他們應(yīng)用的模型。

因此,為了讓更多的用戶更好更準(zhǔn)確地使用我們的產(chǎn)品,最大地發(fā)揮其商業(yè)價(jià)值,我們將通過一系列的相關(guān)文章來介紹IBM SPSS軟件家族中Statistics 和 Modeler的典型預(yù)測(cè)模型以及他們?cè)诮鉀Q相應(yīng)的商業(yè)問題中的實(shí)際應(yīng)用。

本系列文章從實(shí)際問題出發(fā),通過一些實(shí)際生活中常見的商業(yè)問題來引出IBM SPSS 軟件家族中的典型預(yù)測(cè)模型,手把手地指導(dǎo)用戶如何在軟件中對(duì)該模型進(jìn)行設(shè)置,如何查看運(yùn)行結(jié)果,講解運(yùn)行結(jié)果的真實(shí)意義,最后引申到如何將該結(jié)果應(yīng)用于解決這個(gè)具體的商業(yè)問題中來。用這種最直觀簡(jiǎn)單的方式使即使缺乏統(tǒng)計(jì)學(xué)背景的用戶也能容易地理解這些預(yù)測(cè)模型,從而很好地使用我們的產(chǎn)品。 同時(shí),文中也涉及了一定的統(tǒng)計(jì)知識(shí),使具有專業(yè)知識(shí)的用戶能依此線索盡可能多的了解我們的產(chǎn)品的方方面面,從而選擇最適合他們問題的模型。

下面,我們將會(huì)陸續(xù)給大家介紹IBM SPSS 軟件家族中的Statistics 和 Modeler包含的典型預(yù)測(cè)模型。

超市典型案例

如何擺放超市的商品引導(dǎo)消費(fèi)者購(gòu)物從而提高銷量,這對(duì)大型連鎖超市來說是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的營(yíng)銷問題。關(guān)聯(lián)規(guī)則模型自它誕生之時(shí)為此類問題提供了一種科學(xué)的解決方法。該模型利用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),在海量數(shù)據(jù)中依據(jù)該模型的獨(dú)特算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律性聯(lián)系,進(jìn)而提供具有洞察力的分析解決方案。以下我們將通過一則超市銷售商品的案例,利用 IBM SPSS Modeler 產(chǎn)品中的“關(guān)聯(lián)規(guī)則模型”,來分析商品交易流水?dāng)?shù)據(jù),以其發(fā)現(xiàn)合理的商品擺放規(guī)則,來幫助提高銷量。文中將詳細(xì)地描述產(chǎn)品的設(shè)置和使用方法,以及對(duì)計(jì)算結(jié)果的分析及應(yīng)用。

關(guān)聯(lián)規(guī)則簡(jiǎn)介

關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義

關(guān)聯(lián)規(guī)則表示不同數(shù)據(jù)項(xiàng)目在同一事件中出現(xiàn)的相關(guān)性,就是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出關(guān)聯(lián)規(guī)則。為了更直觀的理解關(guān)聯(lián)規(guī)則,我們首先來看下圖的場(chǎng)景。

圖 1. 超市市場(chǎng)分析員分析顧客購(gòu)買習(xí)慣

在上圖中,超市市場(chǎng)分析員分析顧客購(gòu)買商品的場(chǎng)景,顧客購(gòu)買面包同時(shí)也會(huì)購(gòu)買牛奶的購(gòu)物模式就可用以下的關(guān)聯(lián)規(guī)則來描述:

面包 => 牛奶 [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] (式 1)

式 1中面包是規(guī)則前項(xiàng)(Antecedent),牛奶是規(guī)則后項(xiàng) (Consequent)。實(shí)例數(shù)(Instances)表示所有購(gòu)買記錄中包含面包的記錄的數(shù)量。支持度(Support)表示購(gòu)買面包的記錄數(shù)占所有的購(gòu)買記錄數(shù)的百分比。規(guī)則支持度(Rule Support)表示同時(shí)購(gòu)買面包和牛奶的記錄數(shù)占所有的購(gòu)買記錄數(shù)的百分比。置信度(confidence)表示同時(shí)購(gòu)買面包和牛奶的記錄數(shù)占購(gòu)買面包記錄數(shù)的百分比。提升(Lift)表示置信度與已知購(gòu)買牛奶的百分比的比值,提升大于 1 的規(guī)則才是有意義的。關(guān)聯(lián)規(guī)則 式 1的支持度 2% 意味著,所分析的記錄中的 2% 購(gòu)買了面包。置信度 60% 表明,購(gòu)買面包的顧客中的 60% 也購(gòu)買了牛奶。如果關(guān)聯(lián)滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值,就說關(guān)聯(lián)規(guī)則是有意義的。這些閾值可以由用戶或領(lǐng)域?qū)<以O(shè)定。就顧客購(gòu)物而言,根據(jù)以往的購(gòu)買記錄,找出滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則,就找到顧客經(jīng)常同時(shí)購(gòu)買的商品。

數(shù)據(jù)格式

關(guān)聯(lián)規(guī)則使用的數(shù)據(jù)可能是交易格式,也可能是表格格式,如下所述。

交易格式

交易數(shù)據(jù)對(duì)于每個(gè)交易或項(xiàng)目具有一個(gè)單獨(dú)的記錄。例如,如果客戶進(jìn)行了多次采購(gòu),則每次采購(gòu)都會(huì)有一個(gè)單獨(dú)的記錄,并且相關(guān)聯(lián)的商品與客戶 ID 相鏈接。這種格式有時(shí)稱為 行窮盡格式。

表 1. 交易格式數(shù)據(jù)
客戶    采購(gòu)
1    jam
2    milk
3    jam
3    bread
4    jam
4    bread
4    milk
    表格格式
表格數(shù)據(jù)(也稱為籃子數(shù)據(jù)或真值表數(shù)據(jù)),由單獨(dú)的標(biāo)志表示項(xiàng)目,其中每個(gè)標(biāo)志字段表示一個(gè)特定項(xiàng)目的存在或不存在。每個(gè)記錄表示一個(gè)相關(guān)項(xiàng)目的完整集合。標(biāo)志字段可以是分類的,也可以是數(shù)字的。
表 2. 表格格式數(shù)據(jù)
客戶    Jam    Bread    Milk
1    T    F    F
2    F    F    T
3    T    T    F
4    T    T    T規(guī)則挖掘算法

Aprior、Carma 和序列節(jié)點(diǎn)是常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,它們都可以使用交易格式和表格格式數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘處理。其中 Aprior 算法,處理速度快,對(duì)包含的規(guī)則數(shù)沒有限制,是一種最有影響的挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法。

IBM SPSS Modeler 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的使用

IBM SPSS Modeler 作為一種可視化的數(shù)據(jù)挖掘和建模工具,支持 Aprior、Carma 和序列節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型,本章節(jié)將重點(diǎn)介紹 Aprior 模型的設(shè)置、使用方法和結(jié)果分析。

對(duì)于超市市場(chǎng)分析員分析顧客購(gòu)買習(xí)慣的案例,現(xiàn)在讓我們?cè)O(shè)定一個(gè)實(shí)際的場(chǎng)景,市場(chǎng)分析員利用超市海量的購(gòu)物清單,從中分析出顧客購(gòu)買啤酒會(huì)和哪些商品一起購(gòu)買,依次來合理安排商品的擺放,進(jìn)而提高啤酒的銷量。

對(duì)于此案例,我們使用 IBM SPSS Modeler 自帶的安裝目錄下的 Demos 文件夾下的 BASKETS1n 數(shù)據(jù)。我們希望分析出哪些商品會(huì)和啤酒一起購(gòu)買,以此來合理安排商品的擺放,進(jìn)而提高啤酒的銷量。

此數(shù)據(jù)屬于表格格式數(shù)據(jù),每條記錄表示顧客的一次購(gòu)物。記錄的字段包括卡號(hào)、顧客基本信息、付款方式和商品名稱(每個(gè)商品一個(gè)字段 , 該商品字段值為 T, 表示購(gòu)買該商品 , 值為 F 表示未購(gòu)買,具體可參考表 2, 表格格式數(shù)據(jù))。商品名稱都有 fruitveg(水果蔬菜),freshmeat(生鮮肉),dairy(奶制品),cannedveg(罐裝蔬菜),cannedmeat(罐裝肉),fozenmeal(凍肉),beer(啤酒), wine(酒類),softdrink(軟飲),fish(魚), confectionery(甜食)。如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,本節(jié)會(huì)給出詳細(xì)的演示。

在做詳細(xì)介紹以前,讓我們先了解下 IBM SPSS Modeler 的建模過程,關(guān)于詳細(xì)的過程,可以參考本文給出的參考資料。IBM SPSS Modeler 中處理的基本對(duì)象是流,在流中可以添加數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)、類型節(jié)點(diǎn)、建模節(jié)點(diǎn)等,運(yùn)行后會(huì)生成模型節(jié)點(diǎn),進(jìn)而對(duì)模型節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析,得出結(jié)論。

現(xiàn)在讓我們開始介紹如何創(chuàng)建一條包含關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的流,來解決市場(chǎng)分析員的問題。本節(jié)使用 IBM SPSS Modeler 14.2 進(jìn)行演示。首先打開 Modeler 產(chǎn)品,會(huì)出現(xiàn)一張空白的流界面,這時(shí)用戶可以在里面創(chuàng)建自己的流。

圖 2. IBM SPSS Modeler 界面

第一步,為流添加一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),這里選擇 Modeler 自帶的 Demo 數(shù)據(jù)。將界面下方選項(xiàng)卡的“源”選項(xiàng)中的“可變文件”拖放到空白界面中,雙擊打開,在文件選項(xiàng)卡中選擇 Modeler 自帶的 Demo 數(shù)據(jù) BASKETS1n,如圖所示。

圖 3. 選擇添加數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)

點(diǎn)擊確定按鈕,這時(shí)就成功的創(chuàng)建了數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。

第二步,為流添加類型節(jié)點(diǎn),類型節(jié)點(diǎn)是顯示和設(shè)置數(shù)據(jù)每個(gè)字段的類型、格式和角色。從界面下方的“字段選項(xiàng)”卡中,將“類型”節(jié)點(diǎn)拖放到界面中,接著將數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)和類型節(jié)點(diǎn)連接起來,或者直接在“字段選項(xiàng)”卡中雙擊“類型”節(jié)點(diǎn),將兩者連接起來。這時(shí)雙擊打開“類型”節(jié)點(diǎn),此時(shí)“類型”節(jié)點(diǎn)中顯示了數(shù)據(jù)的字段和其類型,點(diǎn)擊“類型”節(jié)點(diǎn)界面上的“讀取值”按鈕,這時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)讀取過來。如下圖所示。

圖 4. 設(shè)置類型節(jié)點(diǎn)


數(shù)據(jù)挖掘】應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型提高超市銷量(二)


接著可以為參與建模的數(shù)據(jù)字段設(shè)置角色,角色分“輸入”,“目標(biāo)”,“兩者”和“無(wú)”。輸入表示該字段可供建模使用,目標(biāo)表示該字段為建模的預(yù)測(cè)目標(biāo),兩者表示該字段為布爾型的輸入字段,無(wú)表示該字段不參與建模。Apriori 節(jié)點(diǎn)需要一個(gè)或多個(gè)輸入字段和一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)字段,輸入字段和輸出字段必須是符號(hào)型字段。在此可以選擇一個(gè)或多個(gè)字段為目標(biāo)字段,表明該模型的預(yù)測(cè)目標(biāo)字段;對(duì)于 Apriori 建模節(jié)點(diǎn),也可以不設(shè)置目標(biāo)字段,則需要在建模節(jié)點(diǎn)中設(shè)置“后項(xiàng)”。

第三步,為流添加 過濾節(jié)點(diǎn),將不參與的字段排除在外。該步驟為可選步驟。從“字段選項(xiàng)”卡中選擇“過濾”節(jié)點(diǎn),并將其拖入到界面中,將“過濾”節(jié)點(diǎn)加入到流中。雙擊打開“過濾”節(jié)點(diǎn),在不參與建模字段的箭頭上點(diǎn)擊,會(huì)出現(xiàn)一個(gè)紅叉,表示該字段被過濾掉了,不參與建模,如圖所示。

圖 5. 設(shè)置過濾節(jié)點(diǎn)

對(duì)于一些與建模關(guān)系不大的節(jié)點(diǎn)可以將其過濾掉,比如卡號(hào)、性別、家鄉(xiāng)和年齡字段

第四步,有了這些前期的準(zhǔn)備過程,接下來就可以開始創(chuàng)建關(guān)聯(lián)規(guī)則模型節(jié)點(diǎn)了,在此之前,讓我們先添加一個(gè)圖形節(jié)點(diǎn)—— 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),建立此節(jié)點(diǎn)的目的是為了讓用戶首先可以直觀的看到商品之間的關(guān)聯(lián)程度,有一個(gè)感性認(rèn)識(shí)。選擇“圖形”選項(xiàng)卡中的“網(wǎng)絡(luò)”節(jié)點(diǎn),將此拖入界面,將“網(wǎng)絡(luò)”節(jié)點(diǎn)加入流中,與“過濾”節(jié)點(diǎn)連接起來。雙擊打開網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),在“字段”列表中選擇添加字段,可以將所有的商品字段添加進(jìn)來;也可以點(diǎn)擊“僅顯示真值標(biāo)志”,將只顯示那些“兩者”的字段,如圖所示。

圖 6. 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)置

點(diǎn)擊“選項(xiàng)”卡,進(jìn)入選項(xiàng)設(shè)置,用戶可以在此設(shè)置鏈接數(shù)量的顯示范圍,不顯示一些鏈接數(shù)量低的鏈接,如圖所示。

圖 7. 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)選項(xiàng)設(shè)置

點(diǎn)擊“運(yùn)行”按鈕,這時(shí)會(huì)生成一個(gè)商品之間關(guān)聯(lián)程度(鏈接數(shù)量)的網(wǎng)絡(luò)圖,用戶可以在下方的調(diào)節(jié)桿上調(diào)節(jié)鏈接數(shù)量的顯示范圍。

圖 8. 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行結(jié)果

上圖中,線的粗細(xì)和深淺代表聯(lián)系的強(qiáng)弱,可以直觀的看到 beer 和 frozenmeat,cannedeg 聯(lián)系程度比較強(qiáng)。接下來將開始本章節(jié)的重點(diǎn)部分,關(guān)聯(lián)規(guī)則模型節(jié)點(diǎn)的設(shè)置和使用。

第五步,添加“建模”節(jié)點(diǎn)到流中,開始關(guān)聯(lián)規(guī)則模型設(shè)置和使用的篇章。首先點(diǎn)擊界面下方“建?!边x項(xiàng)卡,再點(diǎn)擊“關(guān)聯(lián)”分類,將 Apriori 節(jié)點(diǎn)拖放到界面中,連接該節(jié)點(diǎn)到過濾節(jié)點(diǎn)上,或者雙擊 Apriori 節(jié)點(diǎn)。接著設(shè)置 Apriori 節(jié)點(diǎn)的參數(shù),建立關(guān)聯(lián)規(guī)則模型。雙擊打開 Apriori 節(jié)點(diǎn),如下圖所示。

圖 9. Apriori 建模節(jié)點(diǎn)

該“字段”選項(xiàng)卡,是設(shè)置參與建模的字段和目標(biāo)字段的,可以看到其中包括兩個(gè)選項(xiàng),“使用類型節(jié)點(diǎn)設(shè)置”和“使用定制設(shè)置”,這里將為用戶分別呈現(xiàn)兩種選項(xiàng)的使用方法。這里無(wú)論選擇哪個(gè)選項(xiàng),都需要將市場(chǎng)分析員重點(diǎn)關(guān)注的商品包括在其中,其他商品可以不包括。

如果用戶選擇“使用類型節(jié)點(diǎn)設(shè)置”選項(xiàng),則需要雙擊打開“類型”節(jié)點(diǎn),將啤酒設(shè)置為目標(biāo),將其他重點(diǎn)關(guān)注的商品設(shè)置為兩者或輸入,其他無(wú)用字段可以設(shè)置為無(wú)或輸入,如下圖所示。

圖 10. 設(shè)置字段當(dāng)選擇“使用類型節(jié)點(diǎn)設(shè)置”

數(shù)據(jù)挖掘】應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型提高超市銷量(三)

如果用戶選擇“使用定制設(shè)置”選項(xiàng),則需要將啤酒設(shè)置在“后項(xiàng)”列表中,將其他重點(diǎn)關(guān)注的商品設(shè)置在“前項(xiàng)”列表中,如下圖所示。

圖11. 設(shè)置字段當(dāng)選擇“使用定制設(shè)置”

這里,分區(qū)允許您使用指定字段將數(shù)據(jù)分割為幾個(gè)不同的樣本,分別用于模型構(gòu)建過程中的訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證階段。如果設(shè)置了“分區(qū)”,除了在此選擇分區(qū)字段外,還需要在“模型”選項(xiàng)卡中,勾上“使用分區(qū)數(shù)據(jù)”的選擇框。關(guān)于“分區(qū)”的概念、作用和使用方法,本文不做詳細(xì)介紹。

除此,“使用事務(wù)處理格式”選擇框,是針對(duì)于事務(wù)性數(shù)據(jù)的,如果數(shù)據(jù)為交易格式,需要勾上此選擇框,但本示例的數(shù)據(jù)為表格格式,故無(wú)需選擇。

設(shè)置好了字段后,點(diǎn)擊“模型”選項(xiàng)卡,進(jìn)入模型設(shè)置。如下圖所示。

圖 12. 設(shè)置模型選項(xiàng)卡

用戶可以在“模型名稱”處為本模型設(shè)置一個(gè)名字,如果想使用分區(qū)功能,則需要勾上“使用分區(qū)數(shù)據(jù)”選項(xiàng)。

用戶為規(guī)則模型設(shè)置一個(gè) 最低條件支持度,那么模型將從所有規(guī)則中選擇那些為真,并且其對(duì)應(yīng)的記錄的百分比大于此值的規(guī)則。如果您獲得的規(guī)則適用于非常小的數(shù)據(jù)子集,請(qǐng)嘗試增加此設(shè)置。

接著,用戶需要為模型設(shè)置一個(gè) 最小規(guī)則置信度,表明正確預(yù)測(cè)的百分比。置信度低于指定標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)則將被放棄。如果您獲得的規(guī)則太多,請(qǐng)嘗試增加此設(shè)置。如果您獲得的規(guī)則太少(甚至根本無(wú)法獲得規(guī)則),請(qǐng)嘗試降低此設(shè)置。

用戶還可以為任何規(guī)則指定“最大前項(xiàng)數(shù)”。這是一種用來限制規(guī)則復(fù)雜性的方式。如果規(guī)則太復(fù)雜或者太具體,請(qǐng)嘗試降低此設(shè)置。

對(duì)于“僅包含標(biāo)志變量的真值”選項(xiàng),如果對(duì)于表格格式的數(shù)據(jù)選擇了此選項(xiàng),則在生成的規(guī)則中只會(huì)出現(xiàn)真值。這樣使得規(guī)則更容易理解。該選項(xiàng)不適用于事務(wù)格式的數(shù)據(jù)。

為了提高建模性能,設(shè)置了“優(yōu)化”選項(xiàng)供用戶選擇。選擇“速度”可指示算法從不使用磁盤溢出,以便提高性能。選擇“內(nèi)存”可指示算法在合適的時(shí)候,以犧牲某些速度為代價(jià)使用磁盤溢出。

接下來,進(jìn)入“專家”選項(xiàng)卡,對(duì)于一般用戶,則選擇“簡(jiǎn)單”選項(xiàng);而對(duì)于高級(jí)用戶,則可以通過此頁(yè)面進(jìn)行微調(diào),如下圖所示。

圖 13. 專家選項(xiàng)卡設(shè)置

關(guān)于“專家”選項(xiàng)的設(shè)置和介紹,請(qǐng)參見 IBM SPSS Modeler 幫助文檔。

此時(shí),我們已經(jīng)創(chuàng)建好了關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的整個(gè)流,點(diǎn)擊工具欄的綠色箭頭,運(yùn)行該流,會(huì)生成一個(gè)“模型”節(jié)點(diǎn),該節(jié)點(diǎn)里包含了模型運(yùn)行結(jié)果。整個(gè)運(yùn)行后的流圖,如下圖所示。

圖 14. 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型流圖

第六步,在得到了運(yùn)行結(jié)果后,我們雙擊打開生成的“模型”節(jié)點(diǎn),點(diǎn)擊“顯示 / 隱藏標(biāo)準(zhǔn)菜單”下拉框,選擇“顯示所有”,結(jié)果如下圖所示。

數(shù)據(jù)挖掘】應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型提高超市銷量(四)


圖 15. 模型節(jié)點(diǎn)信息

從結(jié)果可以看出,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則模型挖掘出了三個(gè)規(guī)則,分別是規(guī)則一,購(gòu)買了凍肉(frozenmeal)和罐裝蔬菜(cannedveg)的顧客都會(huì)購(gòu)買啤酒(beer);規(guī)則二,購(gòu)買了凍肉的顧客都會(huì)購(gòu)買啤酒;規(guī)則三,購(gòu)買了罐裝蔬菜的顧客都會(huì)購(gòu)買啤酒。其中,第一列代表結(jié)果,而下一列代表?xiàng)l件,后面的列包含規(guī)則信息,如置信度、支持度和提升等。

市場(chǎng)分析員對(duì)于模型結(jié)果的三條規(guī)則和規(guī)則信息,如何分析得出結(jié)論呢?首先分析第一條規(guī)則,購(gòu)買了凍肉和罐裝蔬菜的顧客會(huì)購(gòu)買啤酒,此規(guī)則中購(gòu)買了凍肉和罐裝蔬菜的記錄有 173 條,占 17.3%,同時(shí)購(gòu)買了凍肉、罐裝蔬菜和啤酒的記錄占 14.6%,而在購(gòu)買了凍肉和罐裝蔬菜的顧客中會(huì)有 84.393% 的顧客會(huì)購(gòu)買啤酒,并且提升為 2.88,表明此規(guī)則的相關(guān)性很強(qiáng),部署能力和置信度類似,可以不考慮。對(duì)于規(guī)則二三,可以同樣分析。問題的關(guān)鍵是,哪些規(guī)則信息才能作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。通過對(duì)規(guī)則信息的分析和了解,建議將置信度和提升作為選擇規(guī)則的標(biāo)準(zhǔn),因?yàn)橹眯哦饶芊从吵鲆?guī)則預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度,提升值越大,規(guī)則的相關(guān)性越強(qiáng)。據(jù)此,可以將規(guī)則一作為分析結(jié)果。

因此可以將啤酒和凍肉、罐裝蔬菜放在一起銷售,這也正好和前面的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)圖的顯示相一致。

總結(jié)

本文通過一個(gè)實(shí)際的商業(yè)場(chǎng)景,引入了 IBM SPSS Modeler 關(guān)聯(lián)規(guī)則模型,首先給出了關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念,接著帶領(lǐng)您一步一步的創(chuàng)建了數(shù)據(jù)流,并且介紹了模型的建立和設(shè)置,并且對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。您可以將本模型應(yīng)用到其他的場(chǎng)景中,如網(wǎng)絡(luò)日志分析、銀行潛在客戶分析、電子商務(wù)的捆綁銷售等。



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