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数据的关联分析，通过数据可视化工具可智能实现

2022-02-15

关联分析是数据挖掘中一项基础又重要的技术，是一种在企业数据库中发现这些变量之间有趣关系的方法。数据分析的经典案例，沃尔玛超市发现自己购买尿布的顾客通常也会购买啤酒，于是把啤酒和尿布放在学生一起销售同时提高了两者的销量的案例。这是关联分析在商业经济领域发展应用的一个典型，通过对大量商品交易记录作分析，提取出充分反映顾客偏好的有用的规则。

通过这些关联分析，商家可以制定相应的营销策略来增加销售量。 相关性分析不仅广泛应用于商业领域，而且在医疗,教育和金融领域也有广泛的应用。 接下来，通过一小群旅游城市的数据来带你了解相关分析的使用。

首先，在文本组件列表中找到关联分析组件，并将该组件拖到画布上。

然后复制粘贴走过的城市的表单数据，点击预览即可生成。如下图，图1是表格数据；图2显示了生成的关联分析表。

图一

图二

支持度与置信度说明

支持度:如果发现其中作为一项的支持度很低，说明这项工作内容方面出现的次数很少，而这项内容的参考价值意义也不大。

置信度：置信度数值越来越大可以说明我们这个项内容越可靠，可信度越高。

然后单击属性查看图层参数，您可以看到关联分析配置中的最小支持度和最小置信度。 最小支持值为0.3，最小置信度为0.6。 相关分析表中东莞市的支持度为0.33，从该数据可以看出，东莞市的出差次数很少，东莞市的支持度也很低；

还是看东莞市，浮云市这个例子，包含｛东莞市｝项的内容出现了2次，包含｛东莞市与浮云市}项的内容也出现了2次，那么这个它的置信度就是1。说明出差经过东莞市与浮云市的可信度很高。

图层参数下的其他参数可以根据需要进行调整。比如数据太多的时候，还可以管理每页数据的显示。当然，你也可以选择滚动显示，让这个大屏更加“灵活”。

还有一些详细的调整，这些都是一些常见的功能，没有太多的介绍，值得注意的是，在[进度条]上，可以将数字更改为进度条显示，使图表更美观。

右侧的属性提供了较多的属性，以此来调整组件的观赏性。下图这些属性也是比较简单,常用的，就不在过多的进行介绍了。

最后，将关联分析应用于大数据屏幕。下图是大屏的整体效果。可以清楚的看到，关联组分析件既智能又实用，对于数据分析和挖掘来说是不可或缺的。

关联分析我个组件的基本使用相信大家也了解的差不多了，如果一个大家对数据可视化平台感兴趣的话可以在百度上搜索“迪赛智慧数”进行不断深入的了解，这款大数据可视化所有功能都是永久免费使用的哦。