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1、探讨关联规则挖掘在汽车营销决策中的应用摘要:通过对汽车销售历史数据进行概化和总结,给出关联规则挖掘算法,并针对具体的事例加以分析,进行各个客户购买属性之间的关联规则的挖掘。可以有效地发掘顾客购买行为和汽车属性之间蕴藏的内在联系。此模型可以用于辅助汽车营销决策。关键词:交通流分析;关联规则;数据挖掘1引言2汽车营销分析的关联规则算法关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度[2]。在汽车营销分析中,可用R={I1,I2,I3,In}来表示各种购买属性的
2、项目集合,事物T可以用来表示购买同一品牌的客户的各个属性之间的联系。关联规则的挖掘问题就是在事务数据库中找出等于用户给定的最小支持度(min-sup)和最小可信度(min-conf)的规则。此问题可以分解为2个步骤:m-sup(表示最小支持度),数据库中的事务集输出:频繁集R以及它们的支持度Xki表示Ck集合里面的每一个子项,包括支持度。Lk集合存放的是Ck集合中所有满足支持度大于m-sup的全体项集和支持度图1寻找频繁集的算法流程图3关联规则具体实例在客户信息数据库中,有客户的客户类型、年龄、收入水平、文化水平、家庭住址区等,要研究这
3、些客户属性和客户购买的车型之间的关系,需要对客户信息进行抽象概化。A{A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7,},分别表示海淀、宣武、朝阳、丰台、昌平、崇文、西城。根据表1,可以得出客户信息数据概化。3.2关联规则算法的应用和关联规则算法,可以进行客户的各种属性和购买车型之间的联系分析假设,要研究购买车型为低档轿车的客户的文化水平、收入水平以及年龄之间的联系,并且关联规则的支持度必须>30%,可信度要≥90%。(1)首先寻找频繁集的算法,得出支持度>30%的所有频繁集如图2所示。(2)找出可信度≥90%的关联规
4、则根据可信度的定义Confidence(A→B)=P(B
5、A),得出可信度计算结果。(1)购买20万以下价位车的客户当中,文化水平为本科的客户年龄一般是30～50岁。(2)购买20万以下价位车的客户当中,一般是收入水平为3000～5000,年龄为30～50岁的客户。(3)购买20万以下价位车的客户当中,收入水平为3000～5000的客户,文化水平为本科。(4)购买20万以下价位车的客户当中,收入水平为3000～5000并且文化水平为本科的客户,年龄为30～50岁。得出这些规则之后,可以进一步研究这些规则产生的内在原因。同样,如
6、果要分析购买高价位轿车的客户的各个属性相互之间有什么关联规则。只要从事务集中找出和Z3相关的事务,并进行分析,根据上述的运算规则,就可以得出客户属性之间的各个关联规则。4结论与展望通过对汽车销售历史数据进行概化和总结,给出关联规则挖掘算法,并针对具体的事例加以分析,进行各个客户购买属性之间的关联规则的挖掘。可以有效地挖掘顾客购买行为和汽车属性之间蕴藏的内在联系。此模型可以用于辅助汽车营销决策。为了提高关联规则挖掘的效率和速度,可以对关联规则挖掘的算法进一步完善。论文摘要：本文从现代科技发展对社会经济和法制建设深刻而广泛的影响切入，对于科
7、技法制建设的时代需求、科技法学与科技法制建设的关系、我国科技法制建设和科技法学科发展存在的问题等进行了分析，指出科技法制建设是科教兴国战略和依法治国方略的集中体现，科技法学是一个同当代科技发展密切相关的新兴交叉学科，需要科技界与法学界共同予以关注。论文关键词：科技法制；科技法学刚刚过去的20世纪，人类在科学技术方面取得的辉煌成就正在改变着我们的社会生产和生活方式，同时，也在很大程度上影响着法制建设和法学研究。以世界贸易组织的影响不断扩大为代表的世界经济一体化进程的加快，以科技创新能力为重要支撑的科技实力、经济实力乃至综合国力的竞争也变得
8、更加激烈，关注科技创新与发展，成为我们这个时代的共识。在全面贯彻依法治国的治国方略、实施科教兴国和可持续发展战略的今天，研究探讨科技法学和健全科技法制的有关问题，具有重要的意义。一、加强科技法制——时代与发展的呼唤面对国际上科技经济一体化、世界经济发展进入新的发展时期、竞争进一步加剧的总体态势，我们不论是对科技进步与经济和社会发展之关系的认识，还是对于科教兴国战略的理解，都应该比过去更加深刻。这些认识和理解，可归纳为以下三点：1、知识经济的核心是科技创新。从总体上来看，知识经济是科技进步与经济发展到一定阶段的表现。知识经济之所以从最发达
9、国家先形成气候，其原因即在于此。然而，我们更应该看到，知识经济是无国界的，创新是知识经济的灵魂或核心，创新是一个民族进步不竭的动力，并非发达国家的专利。中国科学院院长路甬祥认为，人类已经历了数千年的农业经济
