商务智能

1. 商务智能的概念

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

2. 支持度、置信度、提升度的概念及其计算方法

支持度定义（多个的时候是联合概率）：support(A，B)同时购买了商品A和商品B的交易次数/总的交易次数。support(A): 即为购买A在所有事务性变量（购物篮）中出现的比例。

置信度定义（就是条件概率）：confidence（A-->B）=P(B|A)，同时购买商品A和商品B的交易次数/购买了商品A的次数，即在购买A的购物篮中购买B的比例

提升度的定义：lift(A-->B)=P(B|A)/P(B)，分子是条件概率，在A出现的全部情况中，B出现的概率；分母是全部事件中B出现的概率。

一般我们使用三个指标来度量一个关联规则，这三个指标分别是：支持度、置信度和提升度。

Support（支持度）：表示同时包含A和B的事务占所有事务的比例。如果用P(A)表示使用A事务的比例，那么Support=P(A&B)

Confidence（可信度）：表示使用包含A的事务中同时包含B事务的比例，即同时包含A和B的事务占包含A事务的比例。公式表达：Confidence=P(A&B)/P(A)

Lift（提升度）：表示“包含A的事务中同时包含B事务的比例”与“包含B事务的比例”的比值。公式表达：Lift=( P(A&B)/P(A))/P(B)=P(A&B)/P(A)/P(B)。

提升度反映了关联规则中的A与B的相关性，提升度>1且越高表明正相关性越高，提升度<1且越低表明负相关性越高，提升度=1表明没有相关性。

3. 关联分析的方法。

Apriori算法是挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法，也是最著名的关联规则挖掘算法之一。Apriori算法就是根据有关频繁项集特性的先验知识而命名的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k—项集用于探索（k+1）—项集。首先，找出频繁1—项集的集合．记做L1，L1用于找出频繁2—项集的集合L2，再用于找出L3，如此下去，直到不能找到频繁k—项集。找每个Lk需要扫描一次数据库。

FP-growth算法 由于Apriori方法的固有缺陷．即使进行了优化，其效率也仍然不能令人满意。2000年，Han Jiawei等人提出了基于频繁模式树（Frequent Pattern Tree，简称为FP-tree）的发现频繁模式的算法FP-growth。

eg：

A,C,D
B,C,E
A,B,C,E
B,E

confidence(BE->C) = 2/3 所有购买了BE里面带C的：带C的数量/所有BE的数量