[十八只狐狸吃葡萄的故事说明了什么]以下是我自己写的，作为你的参考： 不同的心态，不同的结局。 1.直面问题，不畏不惧。善于借鉴前人之路。但是缺少创新思维。 2.酸葡萄心理”是因为自己真正的需求无法得到满足产生...+阅读

啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。

“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。

分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。

啤酒与尿布的故事：

沃尔玛需要提高公司的收益，分析师整理了几大区域的超市物品销售量，从销售量中发现周末啤酒和尿布的销售量都会上升，对这类购买人群进行分析，发现大多数用户是有孩子的父亲。这些爸爸在周末采购前夫人都会嘱咐丈夫要采购尿布，而男人在购买尿布同时也会自发采购喜爱的啤酒。

发现这个现象后，沃尔玛公司下达决策将啤酒和尿布这两个本来不相关的物品摆放在一起。这一决策大大提高了商品的销量，沃尔玛的收益也大大提高。

一篇文章叫一个日本小兵

这是个真实的故事。算来应该是1942年的春天，我表姐刚满月，就抱在我姑姑怀里，和爹妈一起被抓进了日本宪兵队。姑姑、姑父都是铁血锄奸团的成员，这是一个爱国热血青年组成的地下抗日组织，姑父是领导人之一。他们在沦陷区暗杀鬼子汉奸、搜集情报、为抗日队伍筹集物资军饷，给侵占山东半岛的日寇不小的打击。这次他们被叛徒出卖被捕，在鬼子的监狱里受尽摧残。为了逼姑父供出自己的身份，每次提审，鬼子都用酷刑，最多的是灌凉水──把人肚子灌胀，然后穿着大皮靴在胸口上肚子上一气儿乱跺，水就从鼻子里嘴里冒出来。姑姑说，每次过堂回到狱室，姑父的脸都是青的，头发全都一根根直戳戳地乍着。他们曾决定一起触电自杀，以全家的生命保全抗日组织。可是，就在姑父刚刚拧松电灯泡的刹那间，姑姑怀里的表姐突然放声大哭起来，过道里传来鬼子的嚎叫，姑父赶紧把灯泡再拧上；鬼子没有动静了，姑父咬着牙，再去触那道死亡的闸门，表姐又一次哇哇大哭起来；第三次，姑父几乎就要把灯泡拧下来了，表姐却更顽强地亢声哭啼。终于，这哭声引起了鬼子的疑心，加强了对他们的监视。表姐说：“要不是我哭，你们就看不见我爸、我妈、我和我弟弟、妹妹了！”表姐哭是因为她饿。那一年，姑姑还不到20岁，抱着刚刚满月的奶娃儿，圈在阴暗潮湿的牢狱中，恐惧、焦虑早已把她折磨得不成人样了；被捕的时候匆忙，只抓了一摞尿布，大人吃的是少得可怜的发了霉的囚饭，哪里有奶水喂孩子？我表姐先还不屈不挠地哭，再就渐渐没了声息，最后奄奄一息，软塌塌地搂在姑姑怀里等死了。有一天姑父又被拖去过堂，鬼子看守也都不在，牢房里过道上一片死寂。这时候，牢门开了，进来一个鬼子，小矮个儿，尖尖脸，挎杆大枪，径直走到姑姑身边。姑姑不知他要干什么，缩到炕角，抱着孩子，一动不敢动。谁知那鬼子朝姑姑伸出双手，要抱她怀里孩子。姑姑吓呆了，她死死搂住表姐，躲着。决不能让鬼子抢走孩子！她准备拼命了。那鬼子迟疑了一下，后退了两步，走了。 第二次，牢房里又是只剩姑姑一个人时，那鬼子又来了，姑姑又紧缩到炕角，害怕极了，鬼子见状，想说什么，想了想，又走了。这个鬼子好生奇怪。过了一会儿，他又来了，走到姑姑身边，把大枪拿下来，换到左肩上，然后解开上衣口袋，从里面掏出一张照片举到姑姑眼前，拼命打着手势，示意让姑姑看。姑姑大惑不解，低眼看那照片──呦，是一婴儿，看起来和表姐差不多大，也像是个女孩。那鬼子指着照片，指指表姐，又指指自己。又指照片，指表姐，指自己，又伸出一根手指，在表姐和照片之间划来划去，甚是急切。姑姑猜出来了，照片上的婴儿是他的孩子，和表姐一样，刚满月。奄奄一息的表姐，使他想起了自己的女儿……他是个小兵，每天都背杆大枪，值班站岗。隔了一两天，是他值班，看看附近没有鬼子，他又进了姑姑的牢房，飞快地从衣兜里掏出包东西，擩到姑姑坐的炕上。姑姑一看，是包饼干！这边他紧着做手势，让姑姑把饼干掰碎了拿水泡给婴儿吃！饼干是他们日本货，花花绿绿，挺粗糙的。那个时候，中国人吃点大米给发现了，都得被当作经济犯抓起来，对这个扛大枪站岗的普通鬼子来说，发包饼干大概也非同寻常。可是这时候姑姑已经不能多想什么了，更不能推却──这饼干就是救女儿命的宝贝！有一天，他又悄悄地塞过一块香皂，也是粗糙的日本货。他两手做着搓洗衣服的动作告诉姑姑，给表姐洗洗褯子。褯子上连屎带尿的，加上牢房的霉臭，那气味可想而知。可是没有水。他扭头出去了，过了不大工夫又兴冲冲地进了来，打开牢门，让姑姑出来，带着她走到后院铁丝网边，那里有一个水龙头。姑姑猜他大概是用什么理由说服了长官让他把姑姑带出来洗尿布。后来，只要是他值班，他就把她们带到这里，然后自己走开。在这个小水龙头边，她们娘俩享受了阳光空气和刹那间的自由与放松，姑姑洗尿褯子，表姐晒着太阳，铁丝网外面的田野，给了母女俩活下去的力量。表姐的小命就这么拣了回来。表姐说，一个月大，从生理学的角度说应该没有记忆，可是她相信这段经历在她的潜意识里肯定留下了痕迹。50年后她曾经参观大连的原日本监狱。“一进那大门我就叫起来了：‘这地方我来过！’实际上我肯定没来过，大连我都是第一次去；我也没在任何地方、包括电影里见过日本监狱！就是一个月时候在日本鬼子的监狱里受折磨留下的印痕！”然后她伸出右手让我看她的生命线，“你看，我这条生命线旁边还有一道，多明显！这是有贵人相助！”表姐从

17、8岁就在北京一所著名的幼儿园里当老师，直至在园长位置上退休，一辈子带着挚爱，不知抚育了多少孩子，中国的外国的，当然其中也包括日本孩子。我的心被深深打动了，追着问姑姑：“那日本──人，他叫什么名字？”“不知道。那时候哪敢问名字啊，他也不敢说呀……”“他长什么样？”“长得……尖尖脸，小矮个儿，小日本么。像个孩子似的……年轻，也就是2

1、2岁的样子……”“他后来怎么样了？”“不知道……”不知道他的姓名，他的身世，也不知道他后来是死是活，知道的只有...

关联规则的简介

在描述有关关联规则的一些细节之前，先来看一个有趣的故事： 尿布与啤酒的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析（Market Basket Analysis）问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。1993年，Agrawal等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori算法，至今Apriori仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。 根据韩家炜等观点，关联规则定义为：假设是项的集合。给定一个交易数据库D，其中每个事务（Transaction）t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度（support）是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度（confidence）是D中事务已经包含X的情况下，包含Y的百分比，即条件概率。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为关联规则是有趣的。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。 基本概念表1：关联规则的简单例子 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组（Frequent Itemsets），第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则（Association Rules）。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组（Large Itemsets）。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度（Support），以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式

（1）求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度（Minimum Support）门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组（Frequent k-itemset），一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则（Association Rules）。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度（Minimum Confidence）的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式

（2）求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。 就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support（尿布，啤酒）>=5%且Confidence（尿布，啤酒）>=70%。其中，Support（尿布，啤酒）>=5%于此应用范例中的意义为：在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence（尿布，啤酒）>=70%于此应用范例中的意义为：在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。从上面的说明还可以看出，关联规则挖掘...

啤酒和尿布的故事？？？

尿布和啤酒的故事 这是一个老故事， 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。 是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢？正是商家通过对超市一年多原始交易数字进行详细的分析，才发现了这对神奇的组合。 无独有偶。美国密执安州有一家名为“阿汉”的小餐馆有个异常奇特的做法：经常光顾该餐馆的顾客， 只要愿意，便可报上自己的常住地址，在客户登记簿上注册，开一个“户头”，以后顾客每次到这里来就餐，餐馆都会如实地在其户头上记下用餐款额。

每年的9月30日，餐馆便会按客户登记簿上的记载算出每位顾客从上年9月30日以来在餐馆的消费总额，然后再按餐馆纯利10%的比例算出每位顾客应得的利润分发给顾客，这样，餐馆自然就常常门庭若市。 阿汉餐馆给顾客分红的方法虽然损失了一部分纯利，但却使顾客感到自己与餐馆的利润息息相关，自己也是餐馆的一员。这样一来，餐馆密切了与消费者的关系，吸引了许多回头客。 这种让食客成为“股东”的做法其实也是一种“组合”式的生意之道，不同的是前者是明显的“物质组合”，而后者是隐蔽的“人员组合”，两者都是以消费者心甘情愿地付出而给老板带来了滚滚利润，何乐而不为呢？

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