数据挖掘已经成为了现代数据领域最重要的工具之一。作为数据分析的重要手段，数据挖掘技术在信息提取、预测建模、推荐算法等领域得到广泛应用。随着数据量的增加，企业和组织需要掌握更多的相关技能，以便从不断涌现的数据中获得实际的价值。在这个探究现代数据挖掘中的关键组成部分的文章中，本文讨论了掌握关联数据的重要性，以及如何使用关联数据来发掘有利信息的方法。

数据挖掘与关联数据

数据挖掘在现代的商业领域中已经广泛应用。但这意味着什么？简而言之，数据挖掘是指利用数据分析和统计学方法，加以计算和算法模型处理，获得有用的信息的过程。数据挖掘的目标是从获取到的数据中找出与公司目标/需求有联系的模式和规律。

关联数据是数据挖掘的方法之一。关联数据指在数据分析过程中，考虑各项之间的相关性和相关程度。分析关联数据可以帮助实现更好的数据分析，更好的预测建模，更好的推荐算法等。

关联数据有哪些？

数据挖掘中，关联数据通常可以分为三类：

第一类是频繁项集。频繁项集是指经常出现在数据集中的项目的集合。频繁项集的获取是通过找到所有包含此集合的数据的集合实现的。这些项集可以被用于创建关联规则，来确定相关的数据项和特征之间的关系。

第二类是关联规则。关联规则是指数据集中的数据项之间的关系。这些规则可以被用于发现有利的模式并制定相应的决策。例如，“喜欢 A， 也一定喜欢 B。”或 “买 A， 也会需要购买 B。”。

第三类是序列模式。序列模式描述了数据集中的一系列事件的顺序关系。这些模式可以帮助数据分析人员发现有利的模式，例如，判定是否存在可以预测性输出的序列等。

使用关联数据的方法

对于数据挖掘，使用关联数据的方法，通常有以下几种：

1.发现关联规则。这是最常见的方法，也是最直接的方法。通过分析数据集中的不同数据项之间的关系和可能存在的依赖关系来发现关联规则。例如，“购买巧克力的人也同样喜欢牛奶”。

2.预测建模。通过分析给定数据集中的某些关联变量，然后基于这些变量预测其他变量的概率。例如，基于特定的购买行为购买预测经营收入。

3.基于类的关联。通过两个不同类别的数据之间的关系，发现其他数据项之间的联系。例如，“愿意共享喜好的人也同样愿意共享社交事项”。

最佳实践：掌握关联数据

掌握关联数据是数据挖掘中的关键技能之一。当数据挖掘人员掌握了这项技能后，他们可以更好地分析和理解数据，从而更好地发现和利用模式和规律。以下是一些建立关联数据分析能力的最佳实践：

1.对数据进行预处理。在分析关联数据之前，必须对数据进行预处理，清理数据集并删除无用的信息，使其更加优化和可靠。

2.选择适当的数据挖掘算法。在选择关联数据算法时，应考虑数据的特征和类型。

3.使用可视化工具。可视化工具可以帮助数据分析人员更清晰地看到数据之间的关系。这有助于确定规律。数据的可视化工具有多种，可以选择最适合的工具进行参考。

总结

掌握关联数据是数据挖掘中不可或缺的技能和工具。正确使用关联数据，可以更好的支持数据分析，预测建模和推荐算法等内容。此外，通过了解关联数据和如何使用关联数据建立准确的模型，可以更好地发现和利用数据中的模式和规律，从而做出更合理的决策。