第五章購物籃分析MarketBasketAnalysis雖然購物分析的主要資料來源是零售業，但是它仍然可以應用在其他的行業中:●如果消費者使用信用卡消費，我們將可以推知他們下一項會購買的商品。●電話使用者最常選用的附加功能，可以幫助我們決定配套方案。●消費者的常用銀行服務，可以幫助我們找出他們會要的其他服務。●異常的保險配套方式可能是詐欺的跡象，提醒我們進行深入調查。●依據患者的病歷，我們可以判定他們使用特定治療方式發生併發症的可能機會。購物籃分析的三大特點虛擬標籤(VirtualItems)Confidence、Support使用購物籃分析的基本流程使用購物籃分析的基本流程表8.5商品及其組合的機率：表8.6規則的信心水準信心水準最的就是最好的規則，所以我們似乎應該選「如果B和C則A」。但是這裡有點問題，這個規則事實上比隨便說A會出現在交易中還糟。A在45%的交易中出現，但是該規則只有33%的信心水準，規則比隨便猜猜還糟。這種情況就要利用一技巧-「增益」(Improvement)。增益能告訴我們，一條規則在預測結果時能比隨機發生的機會好多少。公式如下：當增益效果大於1時，那麼最後的結果會在預期結困的基礎上比單純亂數好;但是當數值小於1時，效果就很差了。表8.7顯示了三種規則的增益效果和最高增益的增益效果。表8.7規則的增益效果當增益效果小於1時，否定陳述句會引出一條比較好的規則。例如:如果B和C，則A=>有0.33的信心水準;如果B和C，則~A=>會有0.67的信心水準。P(~AlB∩C)=0.67I(~AlB∩C)=0.67/0.55=1.22連續時間序列分析跨時綜覽(TimeWindows)