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python 啤酒与尿布算法

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  • 啤酒与尿布的故事

    这是一个很老但很有意思的故事 我们去沃尔玛超市会发现一个很有趣的现象:货架上啤酒与尿布竟然放在一起售卖,这看似两者毫不相关的东西,为什么会放在一起售卖呢?原来,在美国,妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后给孩子买一点尿布回来,而丈夫在买完尿布后,大都会顺手买回一瓶自己爱喝的啤酒(由此看出美国人爱喝酒)。于是就毫不犹豫地将尿布与啤酒摆放在一起售卖,通过它们的关联性,互相促进销售。“啤酒与尿布”的故事一度是营销界的神话。那么问题来了,商家是如何发现啤酒与尿布两者之间的关联性呢?比如啤酒与尿布。 回到啤酒与尿布的故事,在这里我们假设支持度阈值为50%,可信度阈值为70%。那么它就表示:同时购买尿布和啤酒的顾客占全部顾客的50%;在购买尿布的顾客中,有70%的顾客同时会买啤酒。应该将啤酒和尿布放在一起。晚安,各位。
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  • 从啤酒与尿布到关联规则

    啤酒与尿布的故事传说二十世纪90年代,美国沃尔玛超市的销售管理人员在分析销售订单时发现,啤酒与尿布这两件看起来毫不关联的商品竟然经常会出现在同一个订单中。后来跟踪调查发现,原来美国的年轻夫妇一般在周五晚上妻子会安排丈夫去超市购买尿布,而丈夫在购买尿布时总会忍不住顺便给自己买上几罐啤酒,这就是为什么啤酒和尿布这两件看起来毫不关联的商品经常会出现在同一个购物篮中Apriori算法--发现频繁项集的一种方法原理:如果一个项集是频繁项集,则它的所有非空子集都是频繁项集; 如果一个集合不是频繁项集,则它的所有父集都不是频繁项集。Apriori算法实现过程如下:?这里需要注意的是,X->Y与Y->X的置信度不一定相等。?显然不是的,虽然购买商品B,100%会买C,但直接推荐C,用户也100%会买C,会发现,购买B与购买C是独立事件,用户买不买C和用户买不买B没有直接关系。
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  • 大数据案例:啤酒尿布的关联算法怎么来的?

    故事背景:在一家超市中,通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象:尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似,于是就将尿布与啤酒摆在一起。如果 我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则(买尿布的人也会买啤酒),那么我们可以这样表示:买尿布→买啤酒。?和关联算法很相关的另一个概念是置信度(Confidence),也就是在数据集中已经出现A时,B发生的概率,置信度的计算公式是:A与B同时出现的概率A出现的概率。就“啤酒+尿布”这个案例而言,使用关联规则挖掘技术,对交易资料库中的记录进行资料挖掘,首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值,在此假设最小 支持度min-support=5%且最小可信度min-confidence其 中,Support(尿布,啤酒)≥5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易记录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行 为。
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  • 数据挖掘相关联系著名案例——啤酒与尿布

    前言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话,“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益,这种现象就是卖场中商品之间的关联性,研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析缘起  “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子,在打开Google搜索一下,你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”,可以说100个人就有100个版本的 “啤酒与尿布”的故事。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。?因此不能忽略的是,没有沃尔玛管理人员的慧眼,“啤酒与尿布”的故事也会淹没在大量的零售数据中。“啤酒与尿布”并不是新故事营销界很多人对于“啤酒与尿布”的故事津津乐道,吹捧得如同发现新大陆般!“啤酒与尿布”不等于“尿布与啤酒”——相关性的单向性:这不是一句绕口令,这是代表商品之间的相关性具有单向性。我们前面讲过,“啤酒与尿布”代表了一种因果关系。
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  • 购物篮分析:绝不只是“啤酒与尿布”!

    你肯定听说过著名的“啤酒与尿布”吧——“购物篮分析”正是得名于一个相关的经典实例:超市对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘,可以发现顾客的购买习惯,例如,购买产品X的同时也购买产品Y,于是,超市就可以调整货架的布局最后不妨再八卦两句“啤酒与尿布”的故事吧:一见到这几个字,我们马上就能脑补出一个骄傲的年轻父亲走进商场给孩子买尿布的场景。孩子出生前,他习惯周五晚上与哥们儿一起出去喝酒,现在可没机会了,但他还是惦记着过去的好时光,看见尿布边上的啤酒,忍不住买上一打回家畅饮,聊作安慰。这个案例炒得轰轰烈烈,然而我至今似乎也没见过真的把啤酒和尿布摆在同一货架上的超市。总之,啤酒与尿布与其说是个案例,不如说是个寓言童话。然而,我们为何要在此提起这个已经屡遭夸大利用的故事呢?它当然不是毫无意义的。
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  • 手把手教你挖掘数据:怎样创造一个“尿布与啤酒”的都市传奇?

    在频繁项集挖掘中令人满意的有趣规则的典范是一再被传颂的都市传奇——“尿布与啤酒”。?1. 都市传奇“尿布与啤酒”我记得第一次听到这个故事是在1998年的一个数据挖掘研究生课程上。令他们高兴的是,商店的数据挖掘团队发现,周四下午5点~7点,男人们频繁地购买尿布和啤酒。该商店将一个小的尿布陈列柜移到啤酒通道中,结果两种产品的销售量同时飙升。链接:http:www.theregister.co.uk 20060815beer_diapers如果你相信这两篇文章讲述的细节,尿布与啤酒的故事则是说明早期数据挖掘可能性的一个示例:使用我们的数据库产品,你可以查询像尿布和啤酒这样不寻常的模式!本文摘编自《Python数据挖掘:概念、方法与实践》,经出版方授权发布。
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  • 啤酒和尿布放在一起卖得更好?来看看这个故事背后的Apriori算法

    Apriori算法号称是十大数据挖掘算法之一,在大数据时代威风无两,哪怕是没有听说过这个算法的人,对于那个著名的啤酒与尿布的故事也耳熟能详。我们来简单回顾一下这个故事,据说在美国的沃尔玛超市当中,啤酒和尿布经常被摆放在同一个货架当中。这个在背后分析数据,出谋划策充当军师一样决策的算法就是Apriori算法。关联分析与条件概率我们先把这个故事的真假放在一边,先来分析一下故事背后折射出来的信息。用啤酒和尿布的故事举个例子,比如很多人经常一起购买啤酒和尿布,那么啤酒和尿布就经常出现在人们的购物单当中。所以啤酒和尿布就属于同一个频繁项集,而一个人买了啤酒很有可能还会购买尿布,啤酒和尿布之间就存在一个关联规则。表示它们之间存在很强的内在联系。有了频繁项集和关联规则我们会做什么事情?
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  • 营销 | 不止是啤酒与尿布,Taste Analytics用大数据带电商玩转口碑营销

    在快消行业,啤酒与尿布成了大数据应用的经典案例:全球零售业巨头沃尔玛通过对消费者购物行为进行分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是沃尔玛将啤酒和尿布陈列在一起,大大提升了两种商品的销量可见,品牌商户依赖大数据分析进行决策,借助可视化的呈现界面,不仅将顾客忠诚度量化,帮助营销者们更加直观地了解每个品牌营销的消费者基础和特点,还能查看关键词云图呈现的信息,是否与市场推广信息所契合,从而与消费者产生共鸣在电商时代,对顾客反馈信息进行有效的利用与分析,品牌营销者们才能建立准确、有效的营销手段。据悉,高乐氏采用的Taste Analytics非结构数据分析平台Signals现在已进入中国市场
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  • 归档存储

    基本概念,使用场景,服务等级协议,计费概述,计费实例,签名算法,权限管理,简介,公共请求头部,公共返回头部,错误码,Create Vault,Delete Vault Access Policy,DeleteUpload,Upload Part,Complete Multipart Upload,Abort Multipart Upload,List Parts,List Multipart Uploads,PythonConfiguration,Get Vault Notifications,Delete Vault Notifications,产品概述,上传档案,下载文件,创建文件库,删除档案,开始使用归档存储,创建与删除,查看文件库,上传档案,下载文件,删除档案,词汇表,常见问题,联系我们,产品简介,快速入门,购买指南,操作指南,认证与鉴权,API 文档,基本概念,使用场景,服务等级协议,计费概述,计费实例,签名算法,Part,Complete Multipart Upload,Abort Multipart Upload,List Parts,List Multipart Uploads,SDK 文档,工具指南,Python
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  • TBaaS

    ,云 API 命令行工具,合约 API 列表(Java),合约示例(Java),智能合约 IDE,智能合约简介,Go SDK,Java SDK,Python SDK,签名方法 v3,错误码,TBaaS相关,服务等级协议,获取最新交易列表,获取区块链网络概要,查询区块列表,CFCA 证书使用说明,合约示例(Go),合约 API 列表(Go),状态数据库使用说明,国密算法支持说明(Go),国密算法使用说明,云 API 命令行工具,Hyperledger Fabric,合约 API 列表(Java),合约示例(Java),智能合约 IDE,智能合约简介,Go SDK,Java SDK,Python SDK,Hyperledger Fabric链状态相关接口,获取最新交易列表,获取区块链网络概要,查询区块列表,CFCA 证书使用说明,合约示例(Go),合约 API 列表(Go),状态数据库使用说明,国密算法支持说明(Go),国密算法使用说明(Go),同态加密支持说明(Go),同态加密使用说明(Go),购买页说明,购买页说明,证书申请 CSR 生成指南,词汇表,快速入门,联盟,事件中心,Hyperledger Fabric
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  • 机器学习算法一览

    关联分析:挖掘啤酒与尿布(频繁项集)的关联规则20世纪90年代美国沃尔玛超市中,超市管理人员分析销售数据时发现 “啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲去超市买尿布时,往往会顺便为自己购买啤酒。如果在卖场只能买到两件商品之一,他很有可能会放弃购物而去另一家可以同时买到啤酒与尿布的商店。“啤酒+尿布”故事中利用的就是关联算法,比较常见的一种关联算法是FP-growth算法。算法中几个相关的概念:频繁项集:在数据库中大量频繁出现的数据集合。置信度:有关联规则如{尿布} -> {啤酒},它的置信度为 {尿布} -> {啤酒}假设{尿布, 啤酒}的支持度为 0.45,{尿布}的支持度为 0.5,则{尿布} -> {啤酒}的置信度为 0.45如同啤酒与尿布的例子,超市如果将啤酒和尿布放在相邻的位置,会增加两者的销量。用于发现共现词。在浏览器中输入普元时,浏览器自动弹出如普元平台,普元EOS等备选记录。
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  • 数据挖掘系列(2)--关联规则FpGrowth算法

    上一篇数据挖掘系列(1)关联规则挖掘基本概念与Aprior算法介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现我们还是以上一篇中用的数据集为例: TIDItemsT1{牛奶,面包}T2{面包,尿布,啤酒,鸡蛋}T3{牛奶,尿布,啤酒,可乐}T4{面包,牛奶,尿布,啤酒}T5{面包,牛奶,尿布,可乐} 一、构造FpTree1)此处即从{啤酒}开始,根据{啤酒}的线索链找到所有{啤酒}结点,然后找出每个{啤酒}结点的分支:{牛奶,面包,尿布,啤酒:1},{牛奶,尿布,啤酒:1},{面包,尿布,啤酒:1},其中的“1”表示出现啤酒}},即{啤酒}的频繁集一定有相同的后缀{啤酒},此处的条件频繁集为:{{},{尿布}},于是{啤酒}的频繁集为{{啤酒}{尿布,啤酒}}。},这组频繁项集一定包含一个相同的后缀:{尿布},并且不包含{啤酒},因此这一组频繁项集与上一组不会重复。  
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  • 对象存储

    简介,API 概览,签名算法,使用示例,请求结构,返回结构,错误码,创建目录,列出目录,查询目录属性,删除目录,简单上传文件,初始化分片上传,逐个上传分片,查询文件属性,查询上传分片,更新文件属性,删除文件,结束上传分片,产品概述,地域和访问域名,防盗链实践,服务等级协议,产品动态,免费额度,计费示例,工具概览,C# SDK,C++ SDK,Java SDK,PHP SDK,Python SDK,SDK,Python 安装与配置,Hadoop 安装与测试,PUT Object - Copy,COSCMD 工具,配置自定义域名支持 HTTPS 访问,快速入门,控制台概述,COSBrowser 简介,快速入门对象访问 URL,设置访问域名,文本审核,文档审核,媒体 bucket 接口,媒体信息接口,媒体截图接口,CRC64 校验,媒体 bucket 接口,媒体信息接口,媒体截图接口,简介,API 概览,签名算法,Java 安装与配置,Python 安装与配置,Hadoop 安装与测试,PUT Object - Copy,COSCMD 工具,配置自定义域名支持 HTTPS 访问,快速入门,控制台指南,控制台概述
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  • 机器学习(八)—Apriori算法

    摘要:本文对Apriori算法进行了简单介绍,并通过Python进行实现,进而结合UCI数据库中的肋形蘑菇数据集对算法进行验证。  “啤酒与尿布”的例子相信很多人都听说过吧,故事是这样的:在一家超市中,人们发现了一个特别有趣的现象,尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。可以结合某家店的交易清单来说明这两个概念: 交易号码 商品 0 豆奶,草莓 1 草莓,尿布,啤酒,辣椒酱 2 豆奶,尿布,黄瓜,饼干 3 黄瓜,饼干,尿布,啤酒 4 黄瓜,啤酒,尿布,黄瓜 频繁项集指的就是那些经常一起出现的物品集合,比如{啤酒,尿布,饼干}就是频繁项集中的一个例子,而根据上表也可以找到尿布->啤酒这样的关联规则。  一个项集的支持度指的是数据集中包含该项集记录所占的比例,上例中{豆奶}的支持度是25,{啤酒,尿布}的支持度是35;可信度是针对于像{尿布}->{啤酒}这样的关联规则来定义的,定义为:支持度({尿布,葡萄酒
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  • R关联规则算法(支持度、自信度、提升度)

    支持度(Support) support(X->Y)=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数数据的个数 例如: support({啤酒->尿布})=啤酒和尿布同时出现的次数记录数自信度(Cconfidence) confidence(X->Y)=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数集合X出现的个数 例如: confidence({啤酒}->{尿布})=啤酒和尿布同时出现的次数啤酒出现的次数提升度(apriori(x,parameter=list(support=0.5,confidence=0.5))x 训练样本parameter模型参数support 最小支持度confidence最小自信度以经典的啤酒尿布为例,看看在R中如何实现关联规则算法data {尿布} 0.8 0.80 1.0000 {啤酒} => {尿布} 0.6 1.00 1.2500 {尿布} => {啤酒} 0.6 0.75 1.2500 {0.75 0.9375 {面包} => {尿布} 0.6 0.75 0.9375 {尿布} => {面包} 0.6 0.75 0.9375由关联规则算法的结果告诉我们,最有价值的商品组合为啤酒-尿布!
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  • 数据挖掘系列(1)关联规则挖掘基本概念与Aprior算法

    啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书《啤酒与尿布》,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理。我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念:TIDItemsT1{牛奶,面包}T2{面包,尿布,啤酒,鸡蛋}T3{牛奶,尿布,啤酒,可乐}T4{面包,牛奶,尿布,啤酒}T5{面包,牛奶举个例子,在上面的表中,我们发现购买啤酒就一定会购买尿布,{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则。例如:confidence({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数啤酒出现的次数=33=100%;confidence({尿布}-->{啤酒}) = 啤酒和尿布同时出现的次数尿布出现的次数仔细想一下,我们会发现对于{啤酒-->尿布},{尿布-->啤酒}这两个规则的支持度实际上只需要计算{尿布,啤酒}的支持度,即它们交集的支持度。
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  • 如何使用 SQL 对数据进行分析?

    同时,在进行算法调参、优化的时候也存在灵活度差的情况。因此最直接的方式,还是将 SQL 与数据分析模块分开,采用 SQL 读取数据,然后通过 Python 来进行数据分析的处理。我们来看下数据理解一下,下面是所有的订单,以及每笔订单购买的商品:订单编号购买的商品1beer(啤酒)、diapers(尿布)、chips(薯条)2beer(啤酒)、diapers(尿布)3beer(啤酒)、diapers(尿布)4beer(啤酒)、chips(薯条)5beer(啤酒)6beer(啤酒)、diapers(尿布)、chips(薯条)7beer(啤酒)、diapers(尿布)在这个例子中,“同时,我们还需要理解一个概念叫做“置信度”,它表示的是当你购买了商品 A,会有多大的概率购买商品 B,在这个例子中,置信度(啤酒→尿布)=57=0.71,代表如果你购买了啤酒,会有 71% 的概率会购买尿布), diapers(尿布)}等;其中关联规则有 7 种,包括了购买 chips(薯条) 的人也会购买 beer(啤酒),购买 diapers(尿布)的同时也会 beer(啤酒) 等。
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  • 数据挖掘从入门到放弃(四):手撕(绘)关联规则挖掘算法

    关联规则简介关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系,它在我们的生活中有很多应用场景,“购物篮分析”就是一个常见的场景,这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系,进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量搞懂关联规则中的几个重要概念:支持度、置信度、提升度Apriori 算法的工作原理在实际工作中,我们该如何进行关联规则挖掘关联规则中重要的概念我举一个超市购物的例子,下面是几名客户购买的商品列表:订单编号购买商品1牛奶、面包、尿布2可乐、面包、尿布、啤酒3牛奶、尿布、啤酒、鸡蛋4面包、牛奶、尿布、啤酒5面包、牛奶、尿布、可乐支持度支持度是个百分比,它指的是某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例。我们看啤酒出现了3次,那么5笔订单中啤酒的支持度是35=0.6。同理,尿布出现了5次,那么尿布的支持度是55=1。尿布和啤酒同时出现的支持度是36=0.6。我们可以看上面的商品,购买尿布的同时又购买啤酒的订单数是3,购买啤酒的订单数是3,那么(尿布->啤酒)置信度= 33=1。
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  • 从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

    一、基于关联规则的推荐算法关联规则是数据挖掘领域非常经典的算法,该算法来源于一个真实的案例:“啤酒与尿布”的故事。该故事发生在20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以置信的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮(用户一次购物所买的所有商品形象地称为一个购物篮父亲在购买尿布的同时,往往会顺便为自己购买啤酒,这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以方便地同时找到这两件商品,并很快地完成购物;这样做沃尔玛超市就让这些客户一次购买了两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布”故事的由来。
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  • 拥抱人工智能,从机器学习开始

    关联分析:挖掘啤酒与尿布(频繁项集)的关联规则20世纪90年代美国沃尔玛超市中,超市管理人员分析销售数据时发现 “啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲去超市买尿布时,往往会顺便为自己购买啤酒。如果在卖场只能买到两件商品之一,他很有可能会放弃购物而去另一家可以同时买到啤酒与尿布的商店。由此,沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,从而获得了很好的商品销售收入。置信度:有关联规则如{尿布} -> {啤酒},它的置信度为 {尿布} -> {啤酒}假设{尿布, 啤酒}的支持度为 0.45,{尿布}的支持度为 0.5,则{尿布} -> {啤酒}的置信度为 0.45如同啤酒与尿布的例子,超市如果将啤酒和尿布放在相邻的位置,会增加两者的销量。用于发现共现词。在浏览器中输入普元时,浏览器自动弹出如普元平台,普元EOS等备选记录。
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