《预测性关联挖掘》研究了如何从大量数据中发现潜在的模式和规则，尤其侧重于构建能够预见未来趋势或行为的模型。该主题对于商业智能、市场分析等领域具有重要价值。
关联挖掘是一种数据挖掘技术，主要用于发现数据集中项集之间的有趣关系或模式，如频繁项集、关联规则等。在这个项目中，关联挖掘预测是一个综合性的数据分析研究，涉及了多个步骤和工具来实现这一目标。
1. **开题报告(1).doc**：这是项目的开始阶段文件，通常包含项目背景、研究目的、方法论以及预期结果等内容，在此文档中可能会详细阐述关联规则在预测中的应用及重要性。
2. **数据分析出图.py**：这是一个Python脚本用于数据预处理和可视化。该脚本可能包括缺失值的处理、异常值检测与数据转换等步骤，而图表则有助于更好地理解数据分布及其潜在的相关性。
3. **xgboost预测.py**：XGBoost是一个优化了的分布式梯度提升库，在机器学习模型构建中广泛使用，尤其是在分类和回归任务上。在这个项目里，可能利用此工具建立预测模型来预判与关联规则相关的变量值。
4. **FP-growth算法挖掘.py**：FP-growth是一种高效的频繁项集挖掘算法，它通过构造一个前缀树（FP树）的方式避免重复扫描数据库，并且大大提高了效率。在这个项目中，该脚本可能用于找出数据中的频繁项集以支持关联规则的生成。
5. **apriori关联挖掘.py**：Apriori是经典的关联规则挖掘算法之一，基于“频繁项集”的概念通过迭代缩小候选项集来发现潜在的关系模式。此文件可能是实现Apriori算法的具体程序代码，在该项目中用于识别数据集中存在的相关性。
6. **date_process.py**：这个脚本可能涉及对时间序列数据的处理工作，包括日期格式化、时间段划分以及趋势分析等操作，这些在预测分析工作中非常常见。
7. **测试.py**：这是一个通用性的测试程序文件，它包含了其他Python模块功能验证的内容，确保关联挖掘过程中的每个环节都能够正确运行。
8. **metra.py**：“metrical”的可能含义是针对特定问题（如交通数据）的数据处理或分析工具。这个脚本可能是为了满足这些需求而专门编写的。
9. **Phone.xlsx**：这是一个Excel文件，其中包含了关于手机销售、用户行为或其他与手机相关的数据，该项目中的关联挖掘工作将基于此进行。
10. **工作记录**：这可能是指项目的工作目录或进度报告，它记载了整个研究过程的主要任务完成情况和待办事项列表等信息。
总体来说，这个项目综合运用多种数据挖掘及机器学习技术从预处理、特征工程到模型构建与验证等方面全面展示了关联规则在预测分析中的应用价值。通过这些Python脚本段落件和其他相关资料的组合使用可以创建出一套完整的预测系统，并从中发现有价值的关联模式并利用它们进行未来趋势的预测。
5星
