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广为流传的“啤酒与尿布”的故事,其背后的模型实际上是哪一类?
A. 分类(Classification)
B. 分群(Clustering)
C. 关联(Association)
D. 预测(Prediction)
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“啤酒与尿布”是关联规则的经典故事

正确答案是C: 关联(Association)。

专业分析:
“啤酒与尿布”的故事是数据挖掘中的一个经典案例,主要涉及的是关联规则挖掘(Association Rule Mining)。这个故事讲述的是在超市的购物篮分析中发现,购买尿布的顾客往往也会购买啤酒。通过这种关联规则的分析,超市可以更好地理解顾客的购买行为,从而进行商品陈列和促销策略的优化。

关联规则挖掘的目标是找到数据集中不同项之间的有趣关联或模式,常用的算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。通过这种方法,可以发现哪些商品经常一起被购买,从而揭示潜在的消费习惯和市场规律。