Oracle PO与SO的关联关系分析

采购订单（PO）*

啤酒与尿布是数据分析领域中的一个经典案例，指的是购物篮中这两种商品之间的相关性。作者认为，与其让他人非法复制，不如自行上传。

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; }

FND_CPA:FND_CONC_PP_ACTIONS FND_CRA:FND_CONC_REQUEST_ARGUMENTS FND_RRL:FND_RUN_REQ_LANGUAGES FND_CR: FND_CONCURRENT_REQUESTS FND_CD:FND_CONFLICT_DOMAINS FND_RES:FND_RESPONSIBILY FND_CRC:FND_CONC_RELEASE_CLASSES FND_DGU:FND_DATA_GROUP_UNITS FND_LOG:FND_LOGINS FND_DG:FND_DATA_GROUPS FND_OID:FND_ORACLE_USERID FND_USR:FND_USER FND_CRC: FND_CONCURRENT_REQUEST_CLASS FND_CPS: FND_CONCURRENT_PROGRAM-SERIAL FND_CPG: FND_CONCURRENT-PROGRAMS FND_EXE:FND_EXECUTABLES

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。

关联规则是一种数据挖掘技术，用于发现交易数据库中项目集之间的关联性。 目标： 从交易数据库中挖掘出描述项目集之间关联性的规则。 输入： 交易数据库 每笔交易包含一个项目列表，例如消费者在一次购物中购买的所有商品。 输出： 关联规则，例如：购买轮胎和汽车配件的顾客中有 98% 也会购买汽车服务。 应用场景： 商店可以利用关联规则制定营销策略，例如，分析购买了哪些商品的顾客更倾向于购买护理用品，从而制定相应的促销活动。 企业可以利用关联规则优化库存管理，例如，分析家用电器的销售与其他商品库存之间的关系，以避免库存积压或缺货。 关联规则还可以用于产品直销中的附加邮寄、患者“乒乓”现象的检测以及故障“碰撞”的识别等领域。

PARTY主题与其他主题的关联关系 当事人与账户的关系 外部编号 历史和事件的关系 与产品的关系 地址信息历史

MySQL中，表与表之间的关系包括一对多和多对一的关联方式，通常使用主外键进行关联，确保数据完整性和一致性。例如，使用ALTER TABLE命令添加外键约束：ALTER TABLE books ADD CONSTRAINT books_fk FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id); 需要注意的是，主表中的ID如果不存在，则不允许在子表中引用；同时，如果子表中已经引用了某个ID，则不允许删除主表中对应的数据。此外，还可以使用级联删除或修改来维护表之间的关系。

主键与外键是MySQL数据表间关联的核心机制，主键通过唯一标识数据记录位置，而外键则引用其他数据表的记录。主键应确保唯一性和紧凑性，通常选择整数类型；外键则应与引用表的主键类型一致，并应设置为非空。