数据挖掘的案例及分析代码

1、 关联分析关联分析的目的在于,找出项目(item)之间内在的联系。 常常是指购物篮分析,即消费者常常会同时购买哪些产品(例如游泳裤、防晒霜),从而有助于商家的捆绑销售。 基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型(分类、预测、聚类、关联),是比较传统和常见的。

2、 Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。 一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。

3、 数据集合划分 按照训练集 8 成和测试集 2 成的比例对数据集进行划分，并检查划分之后的数据集数量。 我们在系列实验的开始使用朴素贝叶斯模型来训练情感分析模型，下面我们新增逻辑回归模型作为对比模型。