数据挖掘经典案例

巅峰之旅之案例一：网上书店关联销售

提出问题

网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。

那么，怎么来实现这样一个效果呢？

解决步骤

具体步骤如下：

第一步：定义数据源。选取的为网上书店的销售记录数据源（最主要的是User表和Sales表）。

第四步、设置算法参数，部署挖掘模型。

B：规则：“规则”选项卡显示关联算法发现的规则。“规则”选项卡包含一个具有以下列的网格：“概率”、“重要性”和“规则”。概率说明出现规则结果的可能性。重要性用于度量规则的用途。尽管规则出现的概率可能很高，但规则自身的用途可能并不重要。重要性列就是说明这一情况的。例如，如果每个项集都包含属性的某个特定状态，那么，即使概率非常高，预测状态的规则也并不重要。重要性越高，规则越重要。

C：关联网络：节点间的箭头代表项之间有关联。箭头的方向表示按照算法发现的规则确定的项之间的关联。

效果展示

1、我们可以看到在上图中，绿色的是我们选择的节点，橙色的是可以预测所选节点的节点，也就是说如果消费者买了《月光宝盒（2VCD）》的话，那么我们可以给该消费者推荐《乱世佳人（上集，2VCD）》。紫色的是和所选节点能够双向预测的，即买了《大圣娶亲》，推荐《乱世佳人（上集，2VCD）》；同样，买了《乱世佳人（上集，2VCD）》，推荐《大圣娶亲》。这样我们就很容易看到经过关联算法计算出来的书籍之间的关联性。如图３所示效果。

2、我们也可以通过写DMX语句来实现预测查询。

SELECTPredictAssociation([User].[Sales],include_statistics,10)

From[User]

NATURALPREDICTIONJOIN

(SELECT(SELECT'月光宝盒(2VCD)'AS[BookName])AS[Sales])ASt

我们可以把客户维度的NumberCarsOwned属性放在展示区域的行上，把度量值OrderQuantity放在列上，查看拥有0-4辆汽车的客户的订购所有产品的数量。同样，我们也可以类似的查看其他属性的情况。但是，如果我们要把客户维度的某些属性综合考虑来分类，例如：我们要把高收入、高学历、高消费的客户作为一个群体，把高收入，低学历、高消费的客户作为一个群体，等等，然后，基于这些群体来浏览分析，销售情况，如何来实现呢？

B：按照向导，选取事例键DimCustomer，

C：在选取事例级别列对话框里面，选择一些属性和度量值，我们这里选取EnglishEducation、HouseOwnerFlag、NumberCarsOwned、YearlyIncome、SalesAmount。如图5所示。

D：在完成对话框里面，我们输入挖掘结构名称CustomerSturcture,输入挖掘模型名称CustomerClustering。必须注意的是，一是一定要选择创建挖掘模型维度，输入挖掘模型维度的名称CustomerClustering；二是一定要选择使用挖掘模型维度创建多维数据集Sales_DM。