МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» Кафедра САПР / Звіт до лабораторної роботи № 4 з курсу: «Інтелектуальний аналіз даних» на тему: «Асоціативні ПРАВИЛА»  1.Мета роботи: вивчити техніку застосування асоціативних правил на прикладі задачі стимулювання роздрібних продажів. 2.Короткі теоретичні відомості: Аффінітівний аналіз (affinity analysis) - один з найпоширеніших методів вивчення масових даних. Його назва походить від англійського слова ай1т1у (близькість, подібність), а його мета - виявити асоціацію між подіями, тобто знайти правила для кількісного опису взаємного зв'язку між двома або більше подій, які відбувалися спільно. Такі правила прийнято називати асоціативним (association rules). За допомогою даного методу вирішуються багато практичні завдання, у тому числі: виявлення товарів, які часто купуються разом (в одному наборі); визначення частки клієнтів, позитивно відносяться до нововведень у сфері обслуговування; створення профілю користувача веб-ресурсу; визначення частки випадків, в яких нове лікарство викликає небажані побічні ефект і т.д. Базовим поняттям в теорії асоціативних правил є транзакція - деяке множина подій, що відбуваються спільно. Типовим прикладом може служити придбання клієнтом деякого набору товарів у супермаркеті. Як правило, такий набір формується не випадково; купівля одного товару впливає на ймовірність придбання інших (збільшує або зменшує її). Цей зв'язок і встановлюють асоціативні правила; так, може бути виявлено, що покупець, який купив молоко, з імовірністю 75% купить також і хліб.Аналіз ринкового кошика (market basket analysis) - стандартна область застосування аффінітівного аналізу. Сучасні касові апарати в супермаркетах дозволяють збирати велику інформацію про покупки, яка потім може зберігатися в базі даних і використовуватися для пошуку асоціативних правил. Будь-яке асоціативне правило складається з двох наборів предметів, один з яких називається умовою (antecendent), інший - наслідком (consequent), а також логічного зв'язку між ними (оператора «якщо - то»). Записують його у вигляді Х→ Y, що означає «із X слідує У», або «якщо X, то У»; прикладом може служити тільки що виявлена закономірність {помідори} → {салат}. Умова і наслідок часто називають відповідно левостороннім і правостороннім компонентом асоціативного правила. Зв'язок між умовою і наслідком характеризується двома показниками - підтримкою і достовірністю, що позначаються відповідно S (support) і C (confidence). Якщо через Р позначити число транзакцій, що задовольняють певній умові, названні показники для правила A→B можна розрахувати наступним чином:

Крім підтримки та достовірності при пошуку асоціативних правил необхідно використовувати показники, що відображають ступінь незалежності причини і наслідки; найпростіший з них - так званий ліфт
Ліфт - це відношення частоти появи наслідку в транзакціях, які також містять і умову, до частоти появи наслідку в цілому. Тому, якщо L > 1, більш вірогідна поява наслідку у транзакціях, що містять умову, ніж у всіх інших. Можна сказати, що ліфт є узагальненою мірою зв'язку двох предметних наборів: при L > 1 зв'язок позитивний, при L=1 він відсутній, а при L <1 - негативний. 3.Результати виконання: Імпортую дані з файлу transaction.txt: / Отримана таблиця: / Застосовую асоціативні правила :/ Вибираю параметри побудови правил: / Запускаю процес побудови асоціативних правил: / Визначаю спосіб відображення: / Отримані правила: / Дерево правил: / Висновок: на цій лабораторній роботі я вивчив техніку застосування асоціативних правил для обробки даних в системі Deductor.