Question

数据挖掘中涉及的关联规则在实际生活中的应用有哪些？实际中能够提供给商家怎样的解决方案？

数据挖掘中关联规则在实际生活中的应用有哪些？像最小支持度、最小可信度、apriori算法这些内容在实际中能够提供给商家怎样的解决方案？

Answer 1

这个怎么说呢？说说我的理解，不对勿怪！
首先，这些关联规则都是在特定的业务数据在特定的统计结果下进行向特定领域做结果导向的规则，这个并不能说有普遍价值。
第二，这些规则在特定的商业领域，或者说对某个拥有这种挖掘系统的公司而言，是机密。因为，这属于该公司如何获取特定关键决策依据的核心信息。所以，我不认为能拿出来示众。
第三，如果这些东西被拿出来了，那肯定其已经失去价值。至少对原有公司来说已经如此，否则外人是见不到的。

因此，我说，这些关联规则要结合要做数据挖掘的单位的业务需要来实际订做。这个不是公式那么简单。甚至公式都可能要根据需求做全新的定义。当然，泛泛地说，从如何的一堆数据中统计出一些数据结果，然后根据业务的相关触发关系，导向出另一些可能相关或者可能完全看似不相关的结果。而这个“业务的相关触发关系”是根据不同的单位情况“而不同的。很难说有什么通用性。

具体解决方案嘛！看情况吧！

Answer 2

网络故障定位就会用到,研究中