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在这一商品关联分析中，又分别由支持度、置信度、提升度指标进行衡量： 支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率。它说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，支持度越大，关联规则越重要。
，先验事件就是由因求果，先验概率也就是根据以往经验和分析得到的概率，最典型的代表就是抛硬币，抛一个硬币求其正面的概率，就是已经知道了“硬币正反面概率都是0.5”的条件，求出“硬币是正面”的“结果”的概率
老陈听他说得心痒痒，死皮赖脸地求了这位同行很久，他才舍得把他费尽心思整理好的分享这套大屏模板给我，大家也都知道的，老陈一直很大方，从不私藏好东西，这就把分享这套大屏模板给大家！
2.添加数据，点击「字段设置」勾选以下几个字段，点击「保存并更新」 二 计算用户消费指标 计算每个客户的平均单次消费金额、消费次数、最后一次消费距今天数。
然而，对于没有编程背景的非专业数据分析师而言，如何利用工具来计算RFM值并进行有效分析，仍然是一个挑战。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。很多传统行业的数据分析师甚至只要掌握Excel和SQL即可。
从找我咨询的人的分享来看：数据小白正忙着收藏各路数据分析入门知识；有点基础的就转战上各种培训班的3-7天数据分析速成课；已经入职当数据分析师的，则上班8h，5h取数洗数，2h吐槽业务，剩下1h导入、拟合数据
做不到这些点的业务人员基本上用Excel的比较多，简单的插入表格填填数据。在填入数据的基础上，BI还能做到数据可视化，动态化。
② 唯一索引 也是利用表中的某一个字段创建单值索引，与单值索引不同的是：创建唯一索引的字段中的数据，不能有重复值。
随着大数据技术的发展，零售企业拥有了前所未有的机会，可以通过分析海量的顾客和交易数据来发掘潜在的商业价值。
构建世界杯足球数据预测的模型 （想看预测的直接略过这部分） 自从现代足球逐渐商业化之后，无数人开创了大数据分析模型来试图预测足球比赛的胜负，然而因为足球比赛的影响因素比吃饭喝水要复杂的多，球队阵容、球员能力
数据分析里有一个经典的案例，超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖，原因是经过数据分析发现，出来买尿不湿的家长以父亲居多，如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒，将有很大的概率购买，这样就可以提高啤酒的销售量
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