精品版基于MATLAB R语言 SAS SPSS软件的 数据分析与挖掘实战 完整课程PPT课件 第5章 （共25页）挖掘建模之关联规则.pptx

就餐饮企业而言，经常会碰到这样的问题： 客户在餐厅点餐时，面对菜单中大量的菜品信息，往往无法迅速找到满意 的菜品，既增加了点菜的时间，也降低了客户的就餐体验。 实际上，菜品的合理搭配是有规律可循的：顾客的饮食习惯、菜品的莹素 和口味，有些菜品之间是相互关联的，而有些菜品之间是对立或竞争关系 （负关联）。这些规律都隐藏在大量的历史菜单数据中，如果能够通过数 据挖掘发现客户点餐的规则，就可以快速识别客户的口味，当他下了某个 菜品的订单时推荐相关联的菜品，引导客户消费，提高顾客的就餐体验和 餐饮企业的业绩水平。 关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同 的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物 习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中同时购买？”或者“某顾客购 买了个人电脑，那该顾客三个月后购买数码相机的概率有多大？”他可能 会发现如果购买了面包的顾客同时非常有可能会购买牛奶，这就导出了一 条关联规则“面包=>牛奶”，其中面包称为规则的前项，而牛奶称为后项 。通过对面包降低售价进行促销，而适当提高牛奶的售价，关联销售出的 牛奶就有可能增加超市整体的利润。 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集 中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。