數據分析

範例資料來源格式如下，現需統計每個group中uid的人數：

使用資料透視表預設情況下，只能選擇「計數」得到每個group的行數，uid並沒有去重；

解決辦法：

在選擇資料產生資料透視表的時候，勾選“將此資料新增至資料模型”，再在「值欄位設定」中便會出現「非重複計數」的選項，選取後產生的結果便是我們需要的。

MySQL中group_concat函數可以將分組的指定欄位合併成一行內容，用來作列轉行比較適合。

完整的語法如下：

group_concat([DISTINCT] 要連接的欄位 [Order BY ASC/DESC 排序欄位] [Separator '分隔符號'])

預設分隔符號為英文逗號

範例：

select id,group_concat(distinct name) from table group by id;  

需要注意的是合併後欄位長度有預設限制

參考：

HTTPS://嗚嗚嗚.ITeye.com/blog/號稱沒說過-555543

HTTP://嗚嗚嗚.媽咪code.com/info-detail-1389878.HTML

HTTPS://嗚嗚嗚.cn blog上.com/放入Anson-2016/怕/6911631.HTML

HTTPS://嗚嗚嗚.cn blog上.com/瀏覽器1214/怕/11202866.HTML

關聯分析是資料探勘系統中重要的組成部分之一，其代表性的案例即為「購物籃分析」。我們以資料探勘軟體Clementine自備的一個購物籃分析的資料為例，從多個面向來探討這一方面的內容。

關聯分析要解決的主要問題是：一群使用者購買了許多產品之後，哪些產品同時購買的幾率比較高？買了A產品的同時買哪個產品的幾率比較高？可能是由於最初關聯分析主要是在超市應用比較廣泛，所以又叫“購物籃分析”，英文簡稱為MBA，當然此MBA非彼MBA,意為Market Basket Analysis。

如果在研究的問題中，一個使用者購買的所有產品假定是同時一次性購買的，分析的重點就是所有使用者購買的產品之間關聯性；如果假定一個使用者購買的產品的時間是不同的，而且分析時需要突顯時間先後上的關聯，如先買了什麼，然後再買什麼？那麼這類問題稱為序列問題，它是關聯問題的一種特殊情況。從某種意義上來說，序列問題也可以按照關聯問題來操作。