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预测模型的选择取决于你的数据类型和目标。时间序列可以用 ARIMA 或 LSTM,分类问题试试随机森林或 XGBoost,回归任务线性回归是基础。先从简单模型开始,再根据效果调优。

关联规则发现

关联规则发现

关联规则发现是数据挖掘中的经典问题,用于找出项目间的关联模式。最常见的是Apriori和FP-Growth算法,通过支持度和置信度挖掘频繁项集,广泛应用于购物篮分析、推荐系统等场景。

跨维度关联分析

跨维度关联分析

跨维度关联分析可以揭示不同数据维度间的隐藏关系。建议先明确分析目标和维度选择,再选用相关系数、交叉表或机器学习方法挖掘关联模式,最后通过可视化呈现洞察结果。

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