关联规则、支持度（support）、置信度（confidence）

关联规则

关联规则：用于表示数据内隐含的关联性

• 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。

参考链接：https://www.jianshu.com/p/dc053deb94f2

关联分析

定义

关联分析研究的关系

基本概念

支持度（support）

支持度：{X, Y}同时出现的概率

支持度没有先后顺序之分

置信度（confidence）

置信度：购买X的人，同时购买Y的概率

其他内容：

1、数据分析之T检验

2、数据分析之参数检验与非参数检验

3、数据分析之正态性检验

4、Jupyter 中的表格样式 高亮设置

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