“汇总” 页签以表格形式清晰展示了 Clementine 序列规则挖掘的结果。每一行代表一个被发现的规则，并包含以下关键信息：

  • 规则：具体描述了数据序列中的模式，例如“购买产品 A，然后购买产品 B”。
  • 支持度：表示该规则在所有数据序列中出现的频率，体现了规则的普遍性。
  • 置信度：衡量规则预测准确性的指标，表示在包含前项序列的情况下，出现后项序列的概率。
  • 提升度：评估规则实际效用的指标，反映了相比随机情况下，该规则对预测结果的提升程度。

通过分析这些指标，用户可以快速识别出高价值的序列模式，例如哪些产品组合经常被一起购买，从而为市场营销、产品推荐等决策提供数据支持。