数据挖掘的经典案例（数据挖掘的经典案例啤酒与尿布）

本篇目录：

1、啤酒和尿不湿案例属于哪种数据挖掘算法2、什么是大数据,大数据的典型案例有哪些3、基于数据挖掘的客户流失分析案例

啤酒和尿不湿案例属于哪种数据挖掘算法

1、买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的关联规则。

2、图中1-项集中，啤酒，面包，尿布，牛奶的支持度大于等于3(设 为3)，则由他们组成2-项集，继续筛选满足支持度不小于3的项集，再由2-项集生成3-项集，这就是 Apriori 算法筛选频繁项集的基本步骤。

3、“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。

4、在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。

5、但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。

6、上面讲到的“纸尿裤和啤酒”的故事，就是 沃尔玛很好地运用了数据仓库、数据挖掘和数据分析的技术 。运用数据仓库，沃尔玛对商品进行购物篮分析（MarketingBasketAnalysis），即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。

什么是大数据,大数据的典型案例有哪些

1、大数据：大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的判断力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息。

2、例子：比如，阿里每天都在收集每一个淘宝用户的各个方面的信息参考（千人千面）。然后再用大数据算法来推荐给你现在需要的产品，或者广告，这个就是大数据。我说的是最浅显的一种大数据。

3、大数据分析含义是什么 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据分析可以分为大数据和分析两个方面。

基于数据挖掘的客户流失分析案例

应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。

在此，数据挖掘所提供的数据探索能力得到了充分的发挥，下面简要地描述数据挖掘在客户流失分析管理中的应用过程。

）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

到此，以上就是小编对于数据挖掘的经典案例啤酒与尿布的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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