基于股票购买数据集的频繁项集与关联规则应用分析

简介：
本研究运用频繁项集与关联规则方法，深入分析了股票购买数据集，旨在挖掘投资者行为模式和市场趋势，为投资决策提供支持。 市场篮子分析：利用股票购买数据集挖掘频繁项目集及关联规则的应用 摘要： 市场购物篮分析是一种用于识别经常一起被消费者购买的商品集合的方法。这一方法通常涉及在大规模数据库中寻找频繁出现的物品组合以及它们之间的相关性模式。从这种分析中获得的知识对于市场营销策略至关重要，例如商品摆放位置和促销活动的设计等。本段落展示了如何使用APRIORI算法处理ING-DiBa银行2019年的股票购买数据集来识别经常一起被消费者购买的股票集合及其关联规则。 关键词：市场篮子分析、频繁项目集、关联规则、Apriori算法、股票购买 简介： 挖掘关联规则是发现交易记录中不同商品之间关系的重要途径。通过运用适当的算法，如APRIORI算法，可以从大量购物数据中提取出有价值的信息和模式，从而帮助商家更好地理解顾客的购买行为，并据此制定更加有效的营销策略。