方法的缺点是每次重复都需要扫描数据库

数据选择，与分析任务相关的数据。 数据转换，将数据转变为正确的形式。 数据挖掘，使用智能方法提取数据的过程 模式演化，识别真正有趣的模式，这些模式代表基于一些独特行为的知识 用于向用户提供知识的知识呈现、可视化和知​​识图像。 B.数据挖掘方法 数据挖掘有多种方法，即描述性、预测性、估计性、澄清性、聚类性和关联性。不过，我讨论的只是协会。商业界的关联通常被称为市场篮分析。

这种关联是一种数据挖掘方法旨在寻找经常起出现的项

目或模式的集合。关联任务旨在表 中国 WhatsApp 号码数据 达两个或多个项目之间的关系。这种关联规则一般是IF-Then。有几个因素可以用来衡量一组项目是否经常一起出现。在确定关联规则时，有一个由数据处理结果经过一定计算得到的兴趣度度量，即： 支持项目集，即发生的所有事务的百分比。 关联置信度，关联规则中各项之间关系的强度。 例如（方便面、鸡蛋）→（酱料）（支持度40%，置信度50%）意味着消费者购买方便面和鸡蛋有50%的机会购买酱料。

在确定关联规则时通过一定的计算从数据处理的结

果中获得兴趣度度量。分析关联以查找 国家列表 满足最低支持要求和最低置信要求的关联。这种，需要大量的迭代时间。数据挖掘中的这种措施将有助于确定有趣的关联规则。在购物篮分析中，该方法用于确定交易中产品之间的关系。市场购物篮分析通常用于超市、我们可以在其中找出客户购物篮中每件商品之间的关系。有了这些信息，您就可以制定决策和政策。