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也许我只是愚蠢，但即便如此，我也会感谢一些有用的评论。

我确实有一个包含 ID、文章和文章属性（即分组）的数据集。使用RODBC，我从 SQL Server 数据库中获取表（使用sqlFetch）。因此，我无法read.transactions从 arules-package 中找到使用方法。格式构造为每一行都是一个ID到文章+分组组合。该表有 2200 万行，大约有 1100 万个唯一 ID。文章库约为 500,000 篇文章。出于说明目的，我创建了一个这样的示例数据框

产生一个类似于这个的data.frame

我想使用 arules 包进行购物篮分析。但是，如果我将 data.frame 传输到一个 transactions 对象，txn <- as(dat, "transactions")每一行都被标识为一个篮子。是否有可能将 arules 指向 id 变量作为标识符？基本上，我正在从-transformation中的函数中寻找"single"选项。第二个相关问题是：我可以在 arules 包中使用属性吗？我认为不仅需要在文章级别而且还需要在分组级别上使用算法进行分析。例如，如果我购买商品 A1053，我会找到推荐 groupA B3 的规则。这甚至可能吗？read.transactionsasapriori

我正在写关于市场篮子分析的学士论文，我需要一个数据集来做这个分析的例子，有人可以推荐我吗？

如果数据足够大，例如大约 1000 行或更多，并且购买的物品的名称不仅仅是数字，那将是非常好的......

任何帮助都会非常有帮助！

我正在尝试编写一个公式来计算产品 B 附加到产品 A 的总附加销售收入。但是下面的公式给出了产品 A 而不是 B 的附加销售收入。公式的详细信息也在下面。****请帮忙。****

=CALCULATE(SUM([SALES_AMT]),CALCULATETABLE(SUMMARIZE(Sales,[GLOBAL_CONTRACT_ID]),ALL(Product),USERELATIONSHIP(Sales[SKU_NUM],'筛选产品'[筛选 SKU NO])))

销售收入在表“Sales”列“SALES_AMT”中，用于计算的唯一 ID 是“GLOBAL_CONTRACT_ID”

产品 A 在表“产品”中，产品 B 在表“过滤产品”中。

表“Sales”通过“SKU_NUM”与表“PRODUCT”处于活动关系

表“Sales”通过“Filter SKU NO”与表“Filter Product”处于 In-Active 关系

我正在为 Market Basket Analysis 处理交易数据，该数据具有以下提到的表格格式：

我想转换数据的布局，以便先验算法可以工作，将数据作为单个事务数据。因此，出于此目的，我想将数据转换为以下格式：

1. 谁能帮助我在 R 或 Excel 中转换这些数据？

2. 这些数据是否适用于在 R 中运行先验算法（希望它会起作用）？

我对在 R 中使用 apriori 获得的规则有疑问。

在数据输入、转换等之后，我输入了命令

规则 <- apriori(orders, parameter = list(supp = 0.01, conf = 0.5, maxlen=2))

我得到了我的规则。例如：

我的回答是：有没有办法修剪我不感兴趣的规则？在这种情况下，我只想查看第一条和第三条规则，以避免使用两条规则连接两个项目的“循环”规则。

谢谢！

I'm trying to do Market Basket Analysis in Tableau. In the image i attached, you will see a heat map (see image 1). For product 1 and product 2, the numbers of overlapping customers are shown in the heat map.

My question is that if it is possible to do another heat map to show the non-overlapping customers? The attached heat map is created by joining the same table to itself.(see image 2), so the logic is to join on customer ID. If i want to show non-overlapping customers who are the real potential business opportunities, may be joining the same table to itself is not the right way to go any more...Can anybody share some insights here? Thanks!

我在 R 中使用 arules 包。我有以下规则。我想知道如何A,B,D=>C从我的规则中删除主规则的子集。

我只能进入A,B,D => C我的名单。

我不希望它采用封闭或最大格式，但希望它采用先验规则格式。

我使用这个示例数据集在 R 中运行 apriori 函数。

正如我在这里看到的，对规则 {Milk,Diaper} -> {Beer} 的支持为 0.4 (2/5 )，置信度为 2/3 0.67。

但是当我运行以下命令时，我得到的输出没有显示规则 {Milk,Diaper} -> {Beer}。

我得到的输出如下。这里没有我看到预期规则的地方。此外，我还看到了篮子项目以及 V1、V2，它们是数据框的列名。

请看看这里有什么问题。

在数据挖掘中，频繁项集是使用不同的算法来发现的，比如 Apriori Algorithm ， FP-Tree 等。那么这些是模式评估方法吗？

我想查看交易数据中的最低频率项，如何查看？

代码：

PS：我正在将它集成到一个闪亮的平台上。