关联分析

多表操作 　　1. 表之间存在三种关系: 多对一, 一对一, 多对多, 如何确定表与表之间的关系? 左表<------------------------------->右表 # 步骤一：先分析 #分析1、先站在左表的角度 是否左表的多条记录可以对应右表的一条记录 #分析2、再站在右表的角度去找 是否右表的多条记录可以对应左表的一条记录 # 步骤二：后确定关系 # 多对一 如果只有"分析1"成立，那么可以确定两张表的关系是：左表多对一右表，关联字段应该创建在左表中，然后foreign key 右表一个字段（通常是id） 如果只有"分析2"成立，那么可以确定两张表的关系是：右表多对一左表，关联字段应该创建在右表中，然后foreign key 左表一个字段（通常是id） # 一对一 如果"分析1"和"分析2"都不成立，而是左表的一条记录唯一对应右表的一条记录，反之亦然。这种情况很简单，就是在左表foreign key右表的基础上，将左表的关联字段设置成unique即可 # 多对多 如果"分析1"和"分析2"同时成立，则证明这两张表是一个双向的多对一，即多对多,需要创建一张单独的新表来专门存放二者的关系，关联字段应该创建在新表中，然后在新表中 　　2. 举列说明 　　书籍表 : book 　　出版社表: publish 　　作者表: author 　　作者详情表: author

审计系统 简介 审计系统分为网络审计、数据库审计、综合审计。 网络审计针对于网络协议进行审计，如http、smtp、pop3、vnc、RDP、Rlogin、SSH、Telnet 等； 数据库审计专门用于数据库操作审计，详细记录用户操作数据库的操作，并支持回放；综合审计则将网络审计和数据库审计功能进行综合，进行综合审计。 网络审计的功能 网络安全审计系统针对互联网行为提供有效的行为审计、内容审计、行为报警、行为控制及相关审 计功能。从管理层面提供互联网的有效监督，预防、制止数据泄密。满足用户对互联网行为审计备案及安 全保护措施的要求，提供完整的上网记录，便于信息追踪、系统安全管理和风险防范。 贴近网监业务模式，提高网络破案成功率 系统功能依照公安网监的业务流程设置：从日常例行的网络行为巡察、到有目的地行为线索搜索； 从发现嫌疑人虚拟身份线索后进行的虚拟身份分析，到依据发现的行为或身份线索进行监视布控；从系统 实时监控网络行为并在策略条件满足时触发报警，到以布控策略组为单位查看布控告警结果等。上述功能 体现了网监的真实业务内涵，并且操作非常便利，能够帮助警员最大限度地利用网络线索来侦破疑难案件。 全面内容安全审计，满足所有合规性要求 系统支持从网页访问、email、文件下载到即时通讯等数十种主要网络应用协议的识别还原，帮助用户最大限度地不遗漏有潜在安全风险的网络行为

美赛不要用灰色关联分析，国赛可以用 什么是灰色关联分析 对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。 数理统计中的回归分析，方差分析，主成分分析等都是用来进行系统分析的方法，这些方法的不足之处： 需要大量数据，数据量少难以找到统计规律。 要求样本服从某个典型的概率分布，要求各因素数据与系统特征数据之间呈线性关系，且各因素之间彼此无光。（ 要求较高，往往难以满足 ） 可能出现量化结果与定性分析结果不符现象，导致系统的关系与规律遭到歪曲和颠倒。（ 内生性 ） 计算量大。 灰色关联分析的基本思想： 根据序列曲线几何图形的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应的序列之间关联度越大，反之越小。 如何应用 应用一：系统分析 例一： 年份 国内生产总值 第一产业 第二产业 第三产业 2000 1988 386 839 763 2001 2061 408 846 808 2002 2335 422 960 953 2003 2750 482 1258 1010 2004 3356 511 1577 1268 2005 3806

相关概念 1.关联分析 全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高，于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析 association analysis ，所发现的规则可以用关联规则 association rule 或频繁项集的形式表示： { 尿布 } → { 啤酒 } \{\text{尿布}\} \rightarrow\{\text{啤酒}\} { 尿布 } → { 啤酒 } 2.购物篮数据 许多企业在日复一日的运营中积累了大量的数据，比如商店收银台每天收集的大量顾客购物数据。有一类数据，每一行对应着一个事务，这类数据通常被称为购物篮数据 market basket transactiontcd 3.二元表示 购物篮数据可以用二元形式表示，其中每个事务中有多个项。项可以用 二元变量 表示，如果项在事务中出现则它的值为1，否则为0。 因为通常认为项在事务中出现比不出现更重要，所以项是非对称 asymmetric 二元变量。 典型的购物篮数据及其二元表示如下： 4.项集和支持度计数 令 I = { i 1 , i 2 , . . . , i d } I=\{i_1,i_2,...,i_d\} I = { i 1 ​ , i 2 ​ , . . . , i d ​ }

商业智能 ，又称 商务智能 ，英文为 Business Intelligence ，简写为 BI 。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具 。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而 商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策 。为了 将数据转化为知识 ，需要利用 数据仓库 、 联机分析处理（ OLAP ）工具 和 数据挖掘 等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它 只是数据仓库、 OLAP 和数据挖掘等技术的综合运用 。 商业智能的概念于 1996 年最早由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定 。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处 。 可以认为， 商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（ insight ），促使他们做出对企业更有利的决策 。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成

C#集合类型概述 集合是.NET FCL(Framework Class Library)中很重要的一部分。所有的集合类都继承自 IEnumerable 。集合类总体可分为一下几类：关联/非关联型集合，顺序/随机访问集合，顺序/无序集合，泛型/非泛型集合，线程安全集合。 各集合类底层接口关系图 泛型与非泛型集合类的分析 泛型集合是类型安全的 ，基于固定的泛型T,运行时不需要像非泛型的执行Object和具体类型的类型转换。 泛型集合的效率相对较高。 两者都能实现数据存储，不同的是泛型只能存放T类型数据，有运行时检测，而非泛型的都转化为Object存储，能存储任意类型，包括值类型，会带来装箱拆箱的性能损耗，同时都是Object类型（弱类型）编译时无法类型检测，运行时会导致类型不一致的安全性问题。 具体接口/类分析 CollectionBase/DictionaryBase的目的 都是抽象类，不能实例化； 目的是提供给用户自定义实现强类型的集合，解决一般非泛型集合的弱类型不安全的问题。 IEnumerator/IEnumerable IEnumerator定义了我们遍历集合的基本方法，以便我们可以实现单向向前的访问集合中的每一个元素。 所有的集合类都继承了IEnumerator接口，包括String类。 而IEnumerable只有一个方法GetEnumerator即得到遍历器。

一、基本信息 标题：基于数据挖掘的高校学生成绩关联分析研究 时间：2018 来源：北京邮电大学 关键词：数据挖掘; 聚类; 关联规则; 成绩分析; 二、研究内容 1.关联规则的支持度 2.频繁模式树 3.数字信号处理 4.引入兴趣度度量的关联规则挖掘算法流程图 三、结论 知网上的页数太多，在网页上在线阅读了没有下载，图片模糊不清，其实几个基于数据挖掘的论文都大同小异。 四、参考文献 [17]张甜. 基于数据挖掘的高校学生成绩关联分析研究[D].北京邮电大学,2018. 来源： https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/12006579.html

目录 1.释名 2.举例 3.操作步骤与原理详解 4.总结 5.附录：MATLAB代码 @ 1.释名 灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA），是一种多因素统计分析的方法。简单来讲，就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱，再直白一点，就是说：我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关的，那么我们想知道这个指标与其他哪个因素相对来说更有关系，而哪个因素相对关系弱一点，依次类推，把这些因素排个序，得到一个分析结果，我们就可以知道我们关注的这个指标，与因素中的哪些更相关。 （ note ： 灰色系统这个概念的提出是相对于白色系统和黑色系统而言的。这个概念最初是由控制科学与工程的教授邓聚龙提出的。按照控制论的惯例，颜色一般代表的是对于一个系统我们已知的信息的多少，白色就代表信息充足，比如一个力学系统，元素之间的关系都是能够确定的，这就是一个白色系统；而黑色系统代表我们对于其中的结构并不清楚的系统，通常叫做黑箱或黑盒的就是这类系统。灰色介于两者之间，表示我们只对该系统有部分了解。） 2.举例 为了说明灰色关联度分析的应用场景，我们利用下图进行说明： 该图研究的内容是旅游业发展的影响因子，看该表格，第一行为五年的旅游总收入，代表着旅游业发展的程度，而下面的这些要素就是我们需要分析的因子，比如在校大学生数

购物篮分析 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 二元表示 每一行对应一个事务，每列对应一个项，项用二元变量表示 项在事务中出现比不出现更重要，因此项是非对称的的二元变量。 项集（Itemset）：包含0个或多个项的集合，如果包含k个项，则称为k-项集。 事务的宽度：事务中出现的项的个数 一般我们使用三个指标来度量一个关联规则，这三个指标分别是：支持度、置信度和提升度。 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。 举例子： 10000个超市订单（10000个事务），其中购买三元牛奶（A事务）的6000个，购买伊利牛奶（B事务）的7500个，4000个同时包含两者。

原文地址： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6288716.html 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？CCA可以帮助我们分析这个问题。 1. CCA概述 　　　　在数理统计里面，我们都知道相关系数这个概念。假设有两组一维的数据集X和Y，则相关系数 ρ ρ 的定义为: ρ ( X , Y ) = c o v ( X , Y ) D ( X )−−−−−√ D ( Y )−−−−−√ ρ(X,Y)=cov(X,Y)D(X)D(Y) 　　　　其中 c o v ( X , Y ) cov(X,Y) 是X和Y的协方差，而 D ( X ) , D ( Y ) D(X),D(Y) 分别是X和Y的方差。相关系数 ρ ρ 的取值为[-1,1],　 ρ ρ 的绝对值越接近于1，则X和Y的线性相关性越高。越接近于0，则X和Y的线性相关性越低。 　　　　虽然相关系数可以很好的帮我们分析一维数据的相关性，但是对于高维数据就不能直接使用了。拿上面我们提到的，如果X是包括人身高和体重两个维度的数据，而Y是包括跑步能力和跳远能力两个维度的数据