關聯度分析的方法有哪些

關聯度分析的方法有哪些

1、圖標分析

將數據進行可視化處理,簡單的說就是繪制圖表.單純從數據的角度很難發現其中的趨勢和聯系,而將數據點繪制成圖表后趨勢和聯系就會變的清晰起來.對于有明顯時間維度的數據,我們選擇使用折線圖.

2、協方差及協方差矩陣分析

第二種相關分析方法是計算協方差.協方差用來衡量兩個變量的總體誤差,如果兩個變量的變化趨勢一致,協方差就是正值,說明兩個變量正相關.如果兩個變量的變化趨勢相反,協方差就是負值,說明兩個變量負相關.如果兩個變量相互獨立,那么協方差就是0,說明兩個變量不相關.

3、相關系數分析

第三個相關分析方法是相關系數.相關系數(Correlationcoefficient)是反應變量之間關系密切程度的統計指標,相關系數的取值區間在1到-1之間.1表示兩個變量完全線性相關,-1表示兩個變量完全負相關,0表示兩個變量不相關.數據越趨近于0表示相關關系越弱.

關聯度分析是什么意思?

關聯分析就是對數據集中反復出現的相關關系和關聯性進行挖掘提取,從而可以根據一個數據項的出現預測其他數據項的出現.一個典型的例子就是購物籃分析,其目的是發現交易數據中不同商品之間的聯系規則,讓營銷商制定更好的營銷策略.例如,經典的啤酒和尿布案例,數據挖掘發現在大型超市中購買啤酒的男士經常同時購買小孩的紙尿褲,基于這一發現,超市把啤酒和紙尿褲擺放在一起,結果兩種商品的銷售量都有明顯提升.消費者行為海量數據的關聯分析在電商精準銷售中得到廣泛應用,對其貨品種類、庫存、倉儲、物流和廣告業務都有極大的效益回饋.

以上詳細介紹了關聯度分析的方法有哪些,也介紹了關聯度分析是什么意思.通過本文的介紹,我們可以了解到,關聯度分析的方法主要有圖標分析、斜方差及斜方差矩陣分析、相關系數分析等等,關聯度分析其實就是對數據集中反復出現的相關關系和關聯性進行挖掘提取.