《数据挖掘基本方法之关联性分析与时间序列分析》
一、引言
在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，从商业运营中的销售数据到科学研究中的实验观测数据，海量的数据蕴含着丰富的信息，数据挖掘技术应运而生，它旨在从大量的数据中提取有价值的模式和知识，关联性分析和时间序列分析是两种非常重要的基本方法。
二、关联性分析
（一）基本概念
图片来源于网络，如有侵权联系删除
关联性分析主要用于发现数据集中不同变量之间的关联关系，这种关联关系可以是简单的相关性，也可能是一种隐藏在数据背后的因果关系的暗示，在超市的销售数据中，关联性分析可能揭示出顾客购买面包和牛奶之间存在较高的关联性，可能很多顾客会同时购买这两种商品。
（二）算法
1、Apriori算法
- Apriori算法是一种经典的用于挖掘关联规则的算法，它基于频繁项集的概念，它会找出所有满足最小支持度阈值的频繁项集，在一个交易数据库中，如果设定最小支持度为0.3，那么只有那些在至少30%的交易中同时出现的商品组合才会被视为频繁项集。
- 从这些频繁项集生成强关联规则，这些规则还需要满足最小置信度阈值，如果规则“面包→牛奶”的置信度为0.6，意味着在购买面包的顾客中，有60%的人也购买了牛奶。
2、FP - Growth算法
- 该算法相比于Apriori算法在效率上有较大提升，它采用一种叫做FP - 树（频繁模式树）的结构来存储数据，FP - Growth算法只需要对数据库进行两次扫描。
- 第一次扫描确定每个元素的支持度，第二次扫描构建FP - 树并挖掘频繁项集，这种算法在处理大规模数据集时能够节省大量的计算时间和存储空间。
（三）应用场景
1、市场营销
- 在市场营销中，关联性分析可以帮助企业制定营销策略，通过分析顾客购买行为的关联性，企业可以进行商品捆绑销售，如果发现电脑和鼠标的关联性很强，就可以将它们组合成套餐进行促销。
2、医疗保健
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在医疗领域，可以分析疾病与症状之间的关联性，如果发现某种症状组合与特定疾病存在强关联，那么医生可以更准确地进行疾病诊断，提高诊断效率。
三、时间序列分析
（一）基本概念
时间序列是按时间顺序排列的一系列数据点，时间序列分析则是对这些数据进行分析，以揭示数据随时间的变化规律，股票价格在不同时间点上的数值构成一个时间序列，通过时间序列分析可以预测股票价格的走势。
（二）方法
1、移动平均法
- 移动平均法是一种简单而有效的时间序列平滑方法，它通过计算一定时间窗口内数据的平均值来平滑原始时间序列，对于一个日股票价格时间序列，采用5日移动平均，就是计算连续5个交易日股票价格的平均值作为平滑后的数值。
- 这种方法可以消除短期波动，使趋势更加明显，它有助于初步观察时间序列的基本趋势，是进一步分析的基础。
2、自回归模型（AR）
- 自回归模型假设当前值与过去的值存在线性关系，在一个季度销售额的时间序列中，本季度的销售额可能与上季度、上上季度的销售额存在某种线性关系。
- 自回归模型通过估计模型中的参数来描述这种关系，它可以用于预测未来的值，前提是过去的模式在未来仍然成立。
3、季节性分解
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 许多时间序列数据存在季节性因素，电力消耗在夏季和冬季可能会因为空调和取暖设备的使用而呈现出季节性高峰。
- 季节性分解方法将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，这样可以分别对不同的部分进行分析和预测，然后再将它们组合起来得到完整的预测结果。
（三）应用场景
1、经济预测
- 在宏观经济领域，时间序列分析可以用于预测GDP、通货膨胀率等重要经济指标，通过分析过去多年的GDP数据，利用合适的时间序列模型预测未来几年的经济增长趋势，为政府制定经济政策提供参考。
2、交通流量管理
- 对于城市交通管理部门，时间序列分析可以用来预测不同时间段的交通流量，通过分析历史交通流量数据，如每小时通过某一路段的车辆数量，预测未来的交通流量高峰和低谷，从而合理安排交通管制措施和道路建设规划。
四、关联性分析与时间序列分析的结合
在实际的数据挖掘应用中，关联性分析和时间序列分析往往可以结合使用，在分析电力消耗数据时，首先可以通过时间序列分析将电力消耗数据分解为不同的成分，如季节性成分和趋势成分，利用关联性分析研究不同地区的电力消耗与当地经济发展指标（如工业产值、居民收入等）之间的关联关系，这种结合可以更全面地挖掘数据中的信息，为决策提供更有力的支持。
关联性分析和时间序列分析作为数据挖掘的基本方法，在众多领域都有着广泛的应用前景，随着数据挖掘技术的不断发展，这两种方法也将不断完善和创新，为解决各种实际问题发挥更大的作用。
评论列表