啤酒与尿布的关联性分析

尿布和啤酒的故事 这是一个经典的故事，每次听到总能有所收获。在美国的沃尔玛超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒竟然摆在一起出售，而这个看似奇怪的安排却让两者的销量都得到了显著提升。这不仅是个趣闻，还是沃尔玛超市真实的销售策略案例。 原来，很多美国女性会让她们的丈夫在下班后顺便为孩子买尿布，而这些丈夫通常也会顺便带回自己喜爱的啤酒，因此尿布和啤酒之间的购买频次意外地提升了。 购物篮分析 沃尔玛如何发现这一关联？答案是购物篮分析（market basket analysis, MBA）。这是一个重要的数据挖掘方法，被誉为“数据挖掘算法之王”，可以在商店中发现不同商品之间的关联，帮助商家增加销售额。 题目 在如下样例数据中，每一行是一个购物小票，直到遇到五个零00000时输入结束。每个字母表示一种商品，区分大小写。请找出关联性最高的两个商品（按ASCII码升序）： 输入样例： AABZXY BMNY CD CBYPQ BWVCY 00000 输出： BY 实现代码 #include #include #include #include using namespace std; int main() { // 初始化代码及实现步骤 return 0; }

腾讯大讲堂第59期深入探究数据蕴含的商机，从算法原理到实际应用，全面解读数据价值。

数据本身不携带含义，其解读依赖于赋予它的语义。举例来说，数值“93”可以代表： 学生某门课程的成绩 某人的体重 计算机系 2003 级学生人数 (请同学补充...) 同样的数据，在不同的语义下表达着不同的信息。

关联分析是一种数据挖掘技术，发现学生超市商品之间的有趣关系。以购物篮分析为基础，我们探讨了学生超市的购物行为模式，特别是商品之间的关联性。在数据清理和处理后，我们使用SAS的Enterprise Mining模块进行了详细分析，发现了多个商品之间的高支持度关联规则，例如购买奶茶的学生也倾向于购买沁园面包。这些规则有助于超市优化商品布局，提升购物体验和销售效率。

青岛市空气质量与气象要素关联性分析 (2006-2012) 本研究基于 2006 年至 2012 年青岛市 SO2、NO2 和 PM10 监测数据，探究三种主要污染物的时空分布规律，以及污染物平均浓度与气象要素之间的关系，并分析污染日的气象条件变化特征。 研究发现： 2006 年至 2012 年，青岛市年均污染日数为 23 至 33 天。 青岛市空气污染主要发生在冬季和春季，首要污染物为 PM10。 青岛市中度及以上污染主要由 PM10 造成，且大多与浮尘天气有关。 污染物浓度与云量、降水量和气温呈负相关，与气压呈正相关。 冬季大雾天气容易加剧空气污染，而 4 月至 6 月的海雾则有助于改善空气质量。 弱地面天气形势、接地逆温层结的存在及持续，都会对青岛市空气质量产生重要影响。

本研究利用某医院肿瘤外科患者的医疗病案数据，探讨两种不同数据挖掘方法在揭示临床用药关联性上的应用。研究重点关注关联规则挖掘技术和XX方法，比较两种方法在识别药物组合模式、潜在相互作用和用药规律方面的差异，以期为临床医生提供更精准、安全的用药指导。

稻作品种多样性地理分布格局及其成因是有效保护稻种资源的前提。本研究利用云南地区稻作品种地理分布数据库、自然环境背景信息和不同民族的人口分布数据，结合地理信息系统平台和统计分析方法，探讨了云南地区稻作品种多样性的地理分布格局及其与环境因素和民族文化之间的关系。研究发现，云南地区稻作品种的多样性中心主要集中在云南南部地区；傣族、哈尼族、拉祜族和布朗族的人口比重与稻作品种的丰富度之间均存在极显著的相关性（P

加沙地带2型糖尿病患者饮食与抑郁关联性研究 研究方法 这项横断面研究调查了巴勒斯坦加沙地带 480 名 2 型糖尿病患者。研究人员使用抑郁、焦虑和压力量表 (DASS-21) 评估患者的抑郁程度，并收集了人口统计学、社会经济和病史数据。同时，他们还使用 98 项半定量食物频率调查表评估了患者的饮食模式。 研究结果 29.0% 的 2 型糖尿病患者患有抑郁症 (女性 58.3%，男性 41.7%)。 轻度、中度、重度和极重度抑郁症的患病率分别为 11.7%、8.5%、6.7% 和 2.1%。 因素分析确定了两种主要的饮食模式：西方饮食模式和谷物-蔬菜-水果饮食模式。 与摄入最多谷物、蔬菜和水果的患者 (T3) 相比，摄入最少谷物、蔬菜和水果的患者 (T1) 患抑郁症的几率更高 (OR 0.763, 95% CI (0.667-0.871), P 值 = 0.001)。 研究结论 谷物、蔬菜和水果的摄入量与 2 型糖尿病患者的抑郁症风险呈负相关。这提示，健康的饮食模式可能有助于降低 2 型糖尿病患者的抑郁风险。

许多重要的数据挖掘任务都建立在频繁模式挖掘的基础之上，涵盖关联、相关性、因果性等多个方面。这包括序列模式、空间模式、时间模式以及多维数据分析。频繁模式挖掘不仅在购物篮分析、交叉销售和直销中有广泛应用，还在点击流分析和DNA序列分析等领域展现出重要价值。