CRM试用热线:400-600-7912
>>>

数据挖掘技术是关联分析技术

从以上分析可以看出,本书计对的电信增值业务之间确实

存在着关联,可以通过建立关联分析模型来做更加梢确的分析。可以明显地哲出各项增值业务之间存在着笑联, 关联程度越强,线条越粗,反之线条越细。通过调节揅limen- tine-中的“控制沿竿”,去掉较弱的关联,得到如图5.2所示 的关联关系:5.3.3选用的数据挖掘技术及算法介绍

交叉销倍所采用的典型的数据挖掘技术是关联分析技术, 关联分析又被称为购物篮分析,逛通过对客户购实的产品或服 务进行深层次的挖掘,从而发现设容易被客户一起购买的产品 或服务组合。对客户的购买行为行进预测,本书采用决策树分 析方法,判断什么样的客户会成为电信赠值业务的购买者。关 于关联分析和决策树方法在3.3已经介绍,在此不再资述。进 行关联分析可以采用多种符法,本文主要乘用Apriori群法建立 数据挖掘模型,再运用GRIJJ;法建模,之后把两个模型得到的 结果进行简单的对比分析,此处主要介绍Apri。ri算法。

  1. 3. 3. 1 Apriori 算法概述

Apri。r 法是一种莲于概率的挖掘布尔型关联规则频繁项集 的算法。该方法是利用循序渐进的方式找出数据库中项目的关 系,以形成规则。此算法中涉及项集的概念,项柴可以理解为 项的集合。例如,包含尺个项的棄合称人‘项柴。项集出现的频 率是包含项棠的亊物数,称为频集。