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2 聚类、分类、关联规则

聚类分析的含义

z聚类（Clustering）用于发现在数据库中未知的对象类

z聚类方法对象类划分的依据是“物以类聚”，即考察个体或数据对象间的相似性z在聚类之前，对象类划分的数量与类型均是未知的

分割聚类方法概述

z分割聚类方法是一种基于原型（Prototype）的聚类方法。

z其本质是首先从数据集中随机地选择几个对象作为聚类的原型，然后将其它对象分别分配到由原型所代表的最相似、也就是距离最近的类中。

z分割聚类方法通过迭代控制策略对原型不断地进行调整，从而使得整个聚类得到优化。

k-means算法的思路

z1.首先随机地选择k个对象代表k个类，每一个对象作为一个类的原型，根据距离原型最近的原则将其它对象分配到各个类中。

k-means算法的思路

z2.以每一个类所有对象的平均值（mean）作为该类新的原型，迭代进行对象的再分配，直到没有变化为止，从而得到最终的个类。

k-means算法步骤

1.首先随机地选择k个对象，每一个对象作为一个类的“中心”，分别代表将分成的k个类。

2.根据距离“中心”最近的原则，寻找与各对象最为相似的类，将其它对象分配到各个相应的类中。

k-means算法步骤

3. 在完成对象的分配之后，针对每一个

类，计算其所有对象的平均值，作为该类的新的“中心”。

4. 根据距离“中心”最近的原则，重新进行

所有对象到各个相应类的分配。

5. 返回步骤（3），直到没有变化为止。

层次聚类方法概述

z层次聚类方法（Hierarchical Clustering Method）是采用“自顶向下（Top-Down）”或“自底向上（Bottom-Up）”的方法在不同的层次上对对象进行分组，形成一种树形的聚类结构。

z其包括分解型层次聚类法（自顶向下）和聚结型层次聚类法（自底向上）。

层次聚类方法思想

z层次聚类方法按照一定的相似性判断标准，合并最相似的部分，或者分割最不相似的两个部分。

z如果合并最相似的部分，从每一个对象作为一个类开始，逐层向上聚结，直到形成唯一的一个类。

z如果分割最不相似的两个部分，从所有的对象归属在唯一的一个类中开始，逐层向下分解，直到每一个对象形成一个类。

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分类的目标

z分类的目标是通过分析训练集中的数据，对类进行准确的描述或者建立模型，然后用它对数据库中的其它数据分类或者上升为分类规则。

分类发现的处理过程

z1. 分类模型的建立

z监督学习(Supervised Learning)

z分类模型的建立是通过分析训练样本数据总结出一般性的分类规则，建立分类模型。

z分类模型以分类规则、决策树或数学公式的形式给出。

分类发现的处理过程

z2. 分类模型的应用

z在对建立的分类模型进行应用前，需要对建立的分类模型进行评估，在确保分类模型的准确性及精确度的情况下，才能运用该分类模型对未知其类别的数据样本进行分类处理。

分类发现的主要方法z1.基于决策树模型的数据分类z——ID3算法

z2. 基于统计模型的数据分类z——贝叶斯分类

z3. 基于神经网络的数据分类

聚类、关联规则挖掘、图数据库

聚类一、聚类的定义聚类，属于一种非监督学习方法，它试图在无标签的数据集中发现其分布状况或模式。通常，我们认为同一聚类中的数据点比不同聚类的数据点具有更大的相似性。二、传统的聚类算法的分类 1、基于划分的聚类算法主要思想：基于划分的聚类算法通过构造一个迭代过程来优化目标函数，当优化到目标函数的最小值或极小值时，可以得到数据集的一些不相交的子集，通常认为此时得到的每个子集就是一个聚类。典型方法： k-means算法 FCM算法。 2、层次聚类算法主要思想：层次聚类方法使用一个距离矩阵作为输入，经过聚类后得到一个反映该数据集分布状况的聚类层次结构图。层次聚类算法通常分为两种：凝聚的层次聚类算法：它首先把每个数据点看作是一个聚类，然后以一种自底向上的方式通过不断地选择最近邻居聚类对的合并操作，最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。分类的层次聚类算法：它首先把所有的数据点看作是一个聚类，然后以一种以自顶向下的方式通过不断地选择最松散簇进行分裂操作，最终可以构造出一棵代表着该数据集聚类结构的层次树。典型方法： AGNES (AGglomerative NESting) BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) CURE (Clustering Using REpresentative) 3、基于密度的聚类算法主要思想：基于密度的聚类算法试图通过稀疏区域来划分高密度区域以发现明显的聚类和孤立点，主要用于空间型数据的聚类。典型方法： DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Application with Noise) OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure) 4、基于网格的聚类算法主要思想：基于网格的聚类算法是一种基于网格的具有多分辨率的聚类方法。它首先将数据集的分布空间划分为若干个规则网格(如超矩形单元)或灵活的网格(如任意形状的多

客户类型的分类

客户分类是指按客户对企业的价值来区分客户，对高价值的用户提供优先的服务。对客户进行分类有利于针对不同类型的客户进行客户分析，分别制定客户服务策略。客户分类可以采用分类的方法也可以采用聚类的方法。分类的方法是预先给定类别，比如将客户分为高价值客户和低价值客户，或者分为长期固定客户和短期偶然客户等。然后确定对分类有影响的因素，将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法（如决策树、神经网络等）对于数据进行处理得到分类规则。经过评估和验证后就可将规则应用在未知类型客户上，对客户进行分类。聚类的方法则是一种自然聚类的方式，在数据挖掘之前并不知道客户可以分为哪几个类，只是根据要求确定分成几类（有些算法需要人为确定输出簇的数目）。将数据聚类以后，再对每个簇中的数据进行分析，归纳出相同簇中客户的相似性或共性。比如，银行在长期的金融服务中，积累了大量的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。银行必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在存款、贷款或使用其他金融服务上具有极高的相似性，因

而形成了具有共性的客户群体。经过聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的投资理念，提供有针对性的服务，进而引导他们的投资行为，提高银行的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。通过客户细分，可以使银行准确地把握现有客户的状况，采取不同的服务、推销和价格策略来稳定有价值的客户，转化低价值的客户，消除没有价值的客户。客户分类可以对客户的消费行为进行分析，也可以对顾客的消费心理进行分析。企业可以针对不同行为模式的客户提供不同的产品内容，针对不同消费心理的客户提供不同的促销手段等。客户分类也是其他客户分析的基础，在分类后的数据中进行挖掘更有针对性，可以得到更有意义的结果。

文件分类及编码规则

SMF-A001001-01 文件级别二级文件生效日期2013-08-15 审批及颁发：部门签名日期起草质量保证部质量保证部主审质量总监会审生产管理负责人批准质量管理负责人颁发质量保证部分发： Copy-1 Copy-2 Copy-3 Copy-4 Copy-5 质量保证部质量控制部设备部技术部销售部Copy-6 Copy-7 Copy-8 Copy-9 Copy-10 行政人事部财务部安全环保部企管部注册部Copy-11 Copy-12 Copy-13 Copy-14 Copy-15 科技项目部采购部仓储部生产部一车间Copy-16 Copy-17 Copy-18 Copy-19 Copy-20 二车间三车间六车间七车间八车间Copy-21 Copy-22 九车间十车间文件再审记录：第几次再审审核情况审核人/日期批准人/日期第次再审第次再审第次再审一、目的

SMF-A001001-01 文件级别二级文件生效日期2013-08-15 依照GMP要求，确立文件分类与编码规则，便于文件管理和追溯。二、范围适用于文件分类与编码管理。三、职责 1 质量保证部负责文件体系的分类及编码规则，对各文件进行赋码。 2 各部门负责按照原则对文件进行分类管理；各部门起草文件时必须严格遵循文件编码的规定。四、术语无五、内容 1 文件分类 1.1 一级文件:阐明公司内某一体系的方针，描述体系的文件。主要包括：质量方针、质量管理手册、质量责任制、质量目标。 1.2 二级文件：主要描述为实施体系要素所涉及到的各职能部门的活动，或为完成某项活动而规定的方法。包括： a）技术标准：包括工艺规程、质量标准、方案、报告等。 b）管理标准：包括计划、管理制度、清单、目录等，描述公司各主要过程的管理活动。 c）工作标准：包括部门职责、职务说明书。 d）工厂主文件。 1.3 三级文件：标准操作规程（SOP），描述各管理环节的操作要素和工作流程、具体的操作方法和步骤。 1.4 四级文件：记录、表格、合格证、图纸、标签、证书等。 2 文件编码 2.1 文件分类编码应遵循以下原则：

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

五种客户类型及应对方法

五种客户类型及应对方法一、自我判定型和外界判定型自我判定型，这种客户很有主见，喜欢自己说了算，要买什么产品，他自己做主。如果销售人员跟他说：你应该问问你的同事，那么客户之间的反映就是走人。所以说，对于自我判定型的客户，最好的做法就是闭上你的嘴巴。外界判定型，这类客户容易受外在环境的影响和诱惑。如果客户是一个外界判定型，那么他在挑选产品的时候会说这一类型的话：我的朋友说这款手机的质量有问题。也许销售人员说“您的朋友碰到是个别的情况，这款手机的市场口碑一直是不错的”，客户马上说：“好吧，那我再看看其它的吧。” 有个顾客带着小孩去买衣服，小孩在那蹦来蹦去的，服务员让小孩安静一下，说让你妈妈挑衣服—让一个六七岁的小孩安静他会不会痛苦？答案是很痛苦—销售人员无形中制造了影响客户购买的不利因素。结果，这位顾客问她的儿子：“这个衣服妈妈穿着怎么样？”小孩说：“妈妈，刚才那个阿姨让我闭嘴。”这个时候，这个客户还会买吗？所以对于外界判定型的客户，销售人员要制造引起客户购买欲望的环境和氛围，消除影响客户购买的不利因素。二、一般型和特定型一般型，这种客户个性不是很鲜明，他们买东西很随意，随心情、氛围的改变而改变自己的兴趣和要求特定型，这种客户一般都有固定的习惯和爱好，他们买产品的款式、价格已经颜色和风格上基本上定型，他们或者只穿NIKE鞋，或者只穿冷色调的衣服。三、求同型和求异型求同型，这种客户具有随众心理，他们追求大众化。朋友亲戚买什么样的衣服、鞋子，他也买同样款式的。如果遇到求同型的顾客，最好不要给他太多的建议，因为在他的心目中，要买什么样的款式，哪个层次的价位，他们在来买之前就基本上有了决定。销售人员的建议对这些客户起不了什么大的作用。因此，面对这种客户，少说话是最好的销售方式。求异型，个性非常鲜明，他们喜欢特殊的东西，追求时尚、前卫，他们可能会染发，穿丐装，男性可能会戴耳环，这在年轻人中最多，而且他的东西都是一般地方买不到的。四、追求型和逃避型

GMP文件分类与编码管理规程03

装订线 1.目的建立文件分类与编码管理规程，便于文件的分类、查阅、存档和使用。 2.范围适用于公司所有GMP文件。 3.责任各部门GMP文件起草者、审核者、批准者对本规程的实施负责。 4.内容 4.1.编码原则书面文件应统一采用以下格式（表格、记录、标签、账、卡除外）。 4.1.1.系统性：统一分类和编码，按照文件系统建立编码系统。 4.1.2.准确性：文件与编码一一对应，做到一文一码，一旦文件撤销，此文件编码也随之作废，不得再次使用。 4.1.3.可追踪性：制订编码系统时，必须考虑到可随时查询文件的演变历史。 4.1.4.识别性：制订编码系统时，必须考虑到其编码能便于识别文件的文本和类别。 4.1. 5.相关一致性：文件一旦经过修订，必须给予新的版本号。 4.1.6.发展性：制订编码系统规定时，要考虑公司将来的发展及管理手段的改进。 4.2.文件系统的组成与分类 4.2.1.文件系统的组成。 GMP文件按其属性分为标准性文件和记录两大类。标准性文件可分为：管理规程 (SMP) 、技术标准（STP）和操作规程(SOP)。 4.2.1.1.管理规程(SMP)：是指经批准用于行使生产、计划、指挥控制等管理职能而制订的书面要求，为一般的管理制度、标准、程序等。 4.2.1.2.技术标准（STP）：包括产品生产工艺，物料（原料、辅料、包装材料）与产品（中间产品、成品）的质量标准。 4.2.1.3.操作规程(SOP)：是指经批准用以指示操作的通用性文件或管理方法。如按工艺流程制订生产操作的标准规程，主要设备、检验仪器、检验方法的标准操作规程等。 4.2.1.4.记录（SOR）：括生产操作记录（批生产记录、批包装记录、生产操作记录）、质量管理记录、物料管理记录、设备管理记录及各种台帐、凭证等。 4.2.2.文件系统的分类按照《药品生产质量管理规范》(GMP)(2010年修订)的相关规定，将公司文件分为13大类，即：1.文件管理、2.机构与人员、3.厂房与设施、4.设备、5.物料与产品、6.卫生、7.确认与验证、8.生产管理、9.质量管理、10.投诉与不良反应、11.委托生产与检验、12.产品发运与召回、13.自检。 4.3.文件编码系统的组成文件编码系统由前缀Q/HZYY(“海州药业”的管理文件)；后面由四部分组成：第一部分文件属性类别代码，由SMP、SOP、STP和SOR四部分组成（详见4.5）。第二部分文件管理类别代码，含2位汉语拼音字母（详见4.6）。第三部分文件编号，含4位阿拉伯数字（详见4.7）。第四部分文件版本号，含2位阿拉伯数字（详见4.8）。

客户ABC分类法

什么是ABC分类法? ABC分类法又称巴雷托分析法，它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把分析的对象分成A、B C三类，所以又称为ABC分析法。其中A类约占10%- 15%,B类约占15%-25% 余下为C 类，其中A类为最重要的成熟客户。具体来讲，ABC客户分别是指： A类客户对MT产品及服务认可，满意度高，有需求或需解决的问题时会第一时直接找到我们的客户，销售贡献大或潜力大。代表重要的少数”，它是指通过ABC法则，在目标客户群中选取的重点细分客户，在该细分客户中投入相当于竞争对手2倍的人力、物力和财力。这类客户量少价值高，他们应备受重视而享有最佳的客户开发管理，包括最完整的服务记录、最充裕的服务时间、最细心周到的服务措施等。及时执行公司营销计划并反馈客户信息，选择最佳的服务方案，建立最佳的客户跟踪档案，从而能够在短期内迅速赢得该类重点客户。 B 类客户对MT的产品和服务比较认可，较满意，但还有一些异议，有需求时会找我们，但需排除异议后才会购买的客户，销售贡献一般或有一定潜力。指数量和质量介乎C类与A类之间的客户。通常要把对这类客户的跟踪工作作为管理的重点，不时地拜访他们，听取他们的意见加以改进。可采用培育的方式进行，当该类客户数量由于质素变动降到某一特定水平时，应自动增补该类客户并加以培育。

C 类客户处于观望状态，会拿 MT 与竞争对手比较且一般倾向于竞争对手产品和服务，MT 在某些方面不能满足客户需求，且问题不容易解决的客户。指琐碎的多数”，这类各户量多而价值低。对这类客户来说，不宜有过多的管理，但也不能缺少关注。因为若进行过多的管理，则所花的时间和费用可能超过这些客户本身的价值。因此在一般情况下， C 类客户可以按部就班，但还要仔细分辨是否能拉到 B 类或A 类，以避免误判而导致损失。当发觉这类客户娄量过少时，设法加以补充和关注。还有一种分法为ABCD3类，其中D 类为暂时不予关注的市场或客户, 其划分及维护关系如下面两图: 潜力小潜力大 D 类客户C 类客户 A 类客户 B 类客户

(整理)文件编制格式及编码规则1

A CFC 第一次发布版本状态修订编制人审核人批准人批准日期中核动力设备有限公司南京分公司文件编码文件名称：部门文件编制格式及编码规则管理规定文件类型文件分类技密级别所属专业发布单位质量管理部编制部门部门内部标识码适用范围质量管理部xxxxxxxx 中核动力设备有限公司南京分公司

版权说明：此文件内容属中核动力设备有限公司南京分公司所有，未经同意不得引用、复制、借阅、发表。修改页版本状态修改章节

目录 1.目的 (5) 2.适用范围 (5)

3.参考文件 (5) 4.程序管理 (5) 5.职责 (5) 5.1质量管理部 (5) 5.2综合管理部 (6) 5.3文件编制部门 (6) 6.详细描述 (6) 6.1文件的编制格式 (6) 6.2文件编码规则 (11) 6.3文件内部标识码编码规则 (11) 7.附录 (12)

1.目的为了便于文件的管理和控制，统一中核动力设备有限公司南京分公司（以下简称南京分公司）各部门文件格式、标识，规范化、标准化管理生产管理活动中的每份文件，特制定本规定。 2.适用范围本程序适用于南京分公司各部门产生的所有与生产活动有关的管理性、技术性文件（另有规定文件除外），包括但不限于部门制度、程序、规程、工艺技术文件等。其它文件可参考使用。 3.参考文件 1）Q/SQY·G08-0000-2012/A 《质量手册》 2）QP/SQY.G08－3000－2012/A 《民用核安全机械设备制造质量保证大纲》 3）Q/SQY·G08-401-2012/A 《文件控制管理程序》 4.程序管理本程序由质量管理部编制、修订和解释，并具有以下签名：编制：编制人；审核：质量管理部负责人；批准：主管经理。 5.职责 5.1质量管理部 1）负责文件编制格式及编码的统一管理； 2）负责文件符合性的审查； 3）负责对文件编码进行准确性检查； 4）负责范围内文件内部标识码流水号的管理。

文件分类整理的原则和方法

公司文件的分类 A、一级分类：按照各部门所产生的不同性质的文件分为十个部门，以各部门的字母来代表（公司编号表）企管部：QGB 总经理办公室：人力资源部：市场管理部：项目发展部：证券投资部：法律事务部：信息资源管理中心：审计部：发展策划部：招标管理部：党工部：采购部：科技管理部：财务部：保卫部：管理方法： 1、按照公司领导分管部门，将各部门所产生的报告、请示等文件，均递交至总经办，总经办也将采取专人负责各高管，对口将各部门文件产生文件，统一进行编号、登记、传递，以此方式达到工作对口负责、专人检查落实的目的。 B、二级分类：按照文件类型划分: 一级类目：公司所有资产证据类（A表示） A1：合同、协议 A2：公司章程、验资报告、账号、授权书、许可证、资产移交等二级类目：公文类( B) B1：令、决定、议案：适用于对重要事项或者重大行动作出安排，如：各级人民政府的下发的强制性行政措施、本公司董事会决议、股东会会议纪要等 B2：公告；通告；通报：使用与宣布或公布重要事项或应当遵守获证周知的事项，如：上级机构下发的法定事项、社会公告、表彰先进、批评错误、规章制度等 B3：请示、皮肤：适用于向上级机关请示指示、批准，答复下级机关的请示事项B4：报告、意见：适用于想上级机关汇报工作，，对重要问题提出见解和处理办

法 B5：通知、函：适用于批转下级的公文，传达要求下级机关办理和需要有关单位周知或者执行的事项，不相隶属的单位之间商洽工作、询问和问题，如：任免人员等 B6：会议纪要：适用于记载、传达会议情况和议定事项三级类目：普通文件类（C），其他一般性文件四级类目：非文本载体的文件（D），如照片、软盘及其他声像资料等按照文件受控类型主要分为受控文档与非受控文档，各类资产证据、秘密文件的原件原则上均属于受控文档，复印件原则上均属于非受控文档，在受控文件的编号前加K表示，不加均默认为非受控证件 C、三级分类：按照文件年度划分，以年月的数字代号表示，如0310代表2003年10月 D、四级分类：文件的原件Manuscript、复印件Copy分别以英文的第一个字母代表，如原件用M表示、复印件用C表示以上为一般情况，有项目文件存在的情况下，项目文件单独存放，若项目多，种类也多，则按照项目分类。

气象资料孤立点分析决策树聚类分析关联规则分析

气象资料孤立点分析决策树聚类分析关联规则分析气数挖气研象资料资文,据掘技资在象资料分析中资用究【中文摘要】象资料的容量和资域资资的推移不增资和拓资气随断,形成了资料山和资料迷资。如何有效地利用资些资料是象资域工作者面资的一气个很数大资资。资资的资算机资域中的资理方法是资资理资资大资模的据集, 因此必资借助于据掘技资。本文首先资述了目前外据掘技资在象数挖国内数挖气资料分析中的究和资用资研状,资述了据掘技资资用于象资料分析中取数挖气得的成果和不足。其次,资包资市资资3年逐小资的象据建立多资据集气数数, 利用据洗、据集成、据资资和据消四资主要的据资理方法资数清数数数减数气数数象资料多资据集资行据资资理,以提高据掘资象的资量数挖,最资并达到提高据掘所资模式、知资、资资等资量的。然后数挖,本文主要究了以下研四资主要的据掘技资在象资料分析中的资用数挖气:利用孤立点分析技资分析象资料资中出资的常资资集气异,资掘了一些常象资度资和常资资集异气异; 采用策资模型建立了降雨资资模型和资染因子资度资是否超资模型决,掘出挖了资如在何资象件下气条,资染物的资度超资等资资资资会;采用聚资分析资象资气料资行分资,以便于资资各资象特征气,提出了一资基于资资廓的资次聚资方法,并利用基于资资廓的资次聚资方法资象据资行了聚资分析气数,资明了算法... 【英文摘要】The capacity and field of meteorological data are growing and expanding rapidly as time goes by, forming Data Mountains

关联规则基本算法

关联规则基本算法及其应用 1．关联规则挖掘 1.1 关联规则提出背景 1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。 1.2 关联规则的基本概念关联规则定义为：假设12{,,...}m I i i i =是项的集合，给定一个交易数据库 12D ={t ,t ,...,t }m ，其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则是形如X Y ?的蕴涵式，其中X ,Y I ∈且X Y φ?=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。关联规则X Y ?在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ?的百分比，即概率()P X Y ?；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则称关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。

关联规则最大频繁项目集的快速发现算法

第42卷　第2期吉林大学学报(理学版) V ol.42　N o.2 2004年4月 JO U RN A L OF JIL IN U N IV ER SIT Y(SCIEN CE EDIT ION)A pr　2004 关联规则最大频繁项目集的快速发现算法刘大有1,2,刘亚波1,2,尹治东3 (1.吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012; 2.吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012; 3.吉林出入境检验检疫局,长春130062) 摘要:提出一种快速发现最大频繁项目集的算法,该算法对集合枚举树进行改进,结合自底向上与自顶向下的搜索策略,利用非频繁项目集对候选最大频繁项目集进行剪枝和降维,减少了不必要候选最大频繁项目集的数量,显著提高了发现的效率. 关键词:关联规则;集合枚举树;最大频繁项目集中图分类号:T P311 文献标识码:A 文章编号:1671-5489(2004)02-0212-04 Fast algorithm for discovering maximum frequent itemsets of association rules LIU Da-yo u1,2,LIU Ya-bo1,2,YIN Zhi-dong3 (1.College of Comp uter S cience and T echnology,J ilin U niver sity,Changchun130012,China; 2.K ey L abor atory of Sy mbolic Comp utation and K now ledg e E ngineering of M inistry of Education,J ilin U niver sity, Changchun130012,China; 3.J ilin E ntry-Ex it I nsp ection and Quar antine Bureau,Changchun130062,China) Abstract:The present paper presents an efficient alg orithm that improv es set-enumeratio n tr ee and finds maxim um frequent item sets.By co mbining botto m-up and top-dow n searches in set-enumeration tree and making use of the infrequent itemsets to pr une candidates of the m ax imum frequent itemsets, the algorithm reduces the number of candidates of the max imum frequent itemsets g enerated by it so that the efficiency is incr eased. Keywords:association rule;set-enumeration tree;max imum frequent itemset 发现频繁项目集是关联规则等多种数据挖掘的关键问题.在关联规则挖掘中,如果一个项目集的支持度不小于用户定义的最小支持度(以下简记为minsup),则称为频繁项目集;反之则称为非频繁项目集.如果一个频繁项目集的所有超集都是非频繁项目集,则称为最大频繁项目集.目前,多数频繁项目集发现算法都是Apr io ri算法或者其变种[1].这些算法采用自底向上的方法穷举每个频繁项目集,当最大频繁项目集很长时,这将是一个NP问题.任何频繁项目集都是最大频繁项目集的子集,该问题可以转化为发现所有最大频繁项目集.提高发现最大频繁项目集效率的关键是减少生成不必要的候选项目集及对其支持度的计算. 文献[2]中的M ax-Miner算法采用集合枚举树来描述项目集,突破了传统的自底向上的搜索策收稿日期:2003-09-28. 作者简介:刘大有(1942～),男,教授,博士生导师,从事人工智能、数据挖掘和计算机应用的研究,E-mail:dyliu@https://www.wendangku.net/doc/aa11217730.html,. cn.联系人:刘亚波(1975～),女,博士研究生,从事关联规则挖掘和粗糙集理论的研究,E-mail:liu-yabo@https://www.wendangku.net/doc/aa11217730.html,. 基金项目:国家自然科学基金(批准号:60173006)、国家高技术研究发展计划项目(批准号:2003AA118020)、吉林省科技发展计划重大项目(批准号:吉科合字20020303-2)和吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室资助基金.

文件资料分类及编码规则

审批及颁发：分发：文件再审记录: 一、目得依照GＭP要求,确立文件分类与编码规则，便于文件管理与追溯。二、范围适用于文件分类与编码管理. 三、职责１质量保证部负责文件体系得分类及编码规则,对各文件进行赋码. 2 各部门负责按照原则对文件进行分类管理；各部门起草文件时必须严格遵循文件编码得规

定。四、术语无五、内容 1 文件分类 1、1 一级文件:阐明公司内某一体系得方针，描述体系得文件。主要包括：质量方针、质量管理手册、质量责任制、质量目标. 1、2 二级文件：主要描述为实施体系要素所涉及到得各职能部门得活动,或为完成某项活动而规定得方法。包括: ａ)技术标准：包括工艺规程、质量标准、方案、报告等。ｂ）管理标准:包括计划、管理制度、清单、目录等，描述公司各主要过程得管理活动。 c)工作标准:包括部门职责、职务说明书. ｄ）工厂主文件. 1、3 三级文件:标准操作规程（SOP）,描述各管理环节得操作要素与工作流程、具体得操作方法与步骤。 1、4 四级文件:记录、表格、合格证、图纸、标签、证书等。 2 文件编码２、1 文件分类编码应遵循以下原则: 2、1、1 系统性：统一分类，统一编码.按照文件分类建立编码系统，由质量保证部建立公司管理文件得分类与编码系统。２、1、2 准确性：文件与编码一一对应,做到一文一码，一旦某文件终止使用，则该文件编码随即作废,不得再次使用。 2、1、3 可追踪性：可查询文件得演变历史。 2、1、４识别性：文件得编码可反映出文件得文本与类别。２、1、5 稳定性:任何人不得随意变动文件,若需变动,应经批准,并随之变更相关文件得编码。 2、1、6 相关一致性:文件一旦经过修订，必须给新得修订号，同时对其相关文件中出现得该文件编码进行修订。 2、1、7 发展性：考虑将来得发展及管理手段得改进. 2、２全部文件均按编码管理，完整得公司文件编码系统格式如下: + 顺序号 + 版本号

客户分类标准

担保客户分类管理试行办法（讨论稿）为科学规范地开展担保业务管理工作，针对公司目前不同层次的客户，实行差异化的管理，根据客户的不同类别，采取“重点支持、谨慎发展、维持现状、逐步退出”四种措施，为更好地实施“有进有退、有保有压”的业务方针，特制定本办法。一、客户分类原则为培育优质客户群，实行差异化管理，针对公司不同层次的客户，根据客户具体情况，遵循以下分类原则进行客户分类。 1、真实性原则：应以客户的基本情况、财务状况、经营情况、现金流量、信用记录等为主要依据，对客户进行准确分类，真实反映客户的类别。 2、动态性原则：在定期进行客户分类的基础上，及时、动态地掌握影响客户分类的变化情况，对发生变化的客户应及时进行重新分类认定。 3、风险性原则：客户分类应以担保的内在风险为主要依据，内在风险指潜在的、已经发生但尚未实现的风险。 4、发展性原则：遵循客户业务发展态势灵活调整。二、客户分类标准根据对客户的基本情况和信息全面了解，从国家政策、行业地位、产品市场、经营能力、客户信用评级、财务指标、合作情况等方面，结合担保公司的特点，采取定性定量分析相结合的方法，具体分为五类：重点合作类客户、重点培育类客户、重点关注类客户、一般合作类客户、逐步压缩退出类客户。划分标准如下：一、“重点合作类客户”划分标准： 1、国家政策：符合国家产业政策及市场发展要求，能得到国家扶持和享受国家优惠政策。

2、行业地位：具有显著区域经济特点，当地知名度高，行业地位突出；在本区域行业内属一流企业。 3、产品市场：市场开拓能力强、产品适销对路、获利能力较强、收益率连续两年在同行业平均水平以上。 4、经营管理能力：经营期限3年以上，具有先进经营理念，经营管理能力卓越，市场竞争能力强、经济成长性较好。 5、客户信用情况：与我公司合作期间履约情况良好。 6、财务指标：财务指标良好、资产负债率处于合理水平（一般不高于75%）。 7、合作情况：持续与我公司保持良好合作关系，符合我公司业务发展的策略导向，具备长期合作并有深度开发价值的客户。 8、反担保能力:资产实力强，抗风险能力强。二、“重点培育类客户”划分标准： 1、国家政策：符合国家产业政策及市场发展要求。 2、行业地位：具有显著区域经济特点，当地知名度高，行业地位突出；在本区域行业内属一流企业；有一定的产品供货合同在手资源垄断型客户。 3、产品市场：市场开拓能力强、产品适销对路、获利能力较强，有较大的发展空间。 4、经营管理能力：经营期限1年以上，具有先进经营理念，经营管理能力卓越，市场竞争能力强、经济成长性较好。 5、客户信用情况：与我公司合作一年以上，履约情况良好，无不良信用记录。 6、财务指标：财务指标合理，具有良好的成长性，资产负债率处于较低水平，有流动资金需求，能保障担保贷款的偿还。

体系文件编号规则

体系文件编号规则SUP-GM-R01

1. 目的：对公司体系文件和记录的编号作出明确规定，规统一体系文件的编号，便于文件及记录的识别和检索。 2. 适用围：适用于公司与质量管理体系有关的所有文件及实施记录的编号。 3. 参考文件或标准：无 4. 术语和定义：无 5. 责任部门及职责：综合管理部：负责制定统一的文件编号规则并监督执行。其他相关部门：按照规则执行 6. 流程图无 7. 控制要求： 7.1 质量管理体系文件的编号 7.1.1质量手册（一级文件）编号； SUP/QM 7.1.2 程序文件（二级文件）；例如：SUP1.1-GM《文件和记录控制程序》 7.1.3 支持性文件（包括操作指导书、检验规、操作规程、部标准、规章制度等，三级文件）；

SUP - 公司名称代号例如：SUP-GM-R01 表示综合管理部负责实施和控制的有关制度规定类文件。 7.2文件记录的编号和流水号 7.2.1 文件记录的编号例如：编号ESPBB1.1-QM的文件产生的第一个记录为“F01/ ESPBB1.1-QM”。 7.2.2文件记录的流水号一般文件记录的流水号，按年份加3位阿拉伯数字流水号的形式编制。如：No.2014001, 表示2014年第一份记录。如记录表格较多，各部门可按年、月、日及字母缩写等形式编制流水号。 7.3 外来文件的编号 7.3.1 外来文件（国际标准、国家标准、行业标准、法律法规、客户要求等）外来文件一律使用原文件编号备注：部门代号采用英文名称的缩写字母表示，具体如下：综合管理部:GM 采购部:PU 销售部:SD 客服部: CS 市场部:MK

客户的分类及解决的方法

客户的分类及解决的方法一、客户的分类（一）犹豫性的客户、不能逼得太紧；、慢慢沟通，给其购买信心；、不近不离。（二）自尊自大的客户、希望别人赞扬它；、要抓住一切机会将谈话引入正题。（三）问题型客户、有意向的客户；；、认真、严肃对待其提出所有的问题解决。（四）冲动型客户、没想好、直接步入正题不要绕圈子，可以提出建议；、工作的解释在后面。（五）沉默的客户、引导开口，要提出一些不能仅仅是有“是”或“否”回答的问题；、了解购买意向。（六）不同意型尽量不要与其争论和回击、保持冷静，听他把话说完，同时面带微笑。（七）精明型这类客户常常搬出其他的销售策略对付某个销售人员，要应用巧妙的恭维来表达对他的判断和讨价能力的赞赏。（八）牢骚型要特别快乐，不要被他的心情所影响，力图找到困扰他的麻烦是什么。（九）条理型做事缓慢，似乎对你提出的每句话都在权衡，调整你的步伐和他保持一致，放慢速度，尽量向细节上扩展。（十）挑剔型从来不会同意你的报价，必须强调质量和服务来表明你的产品值这个价钱。（十一）分析型喜欢数据、事实和详尽的解说，这些客户富有耐心，不慌不忙、需要作出正确结论，给他们的信息越多越好。

（十二）感情型顾客对个人感情看得极度重，你应该和这类顾客逐渐熟识，全身心投入谈话并且保持自己的个性。（十三）固执型这类顾客总是装出很重要的样子，向客户表明你认同这种重要感，抬高顾客，同时抬高你自己，有可能的向他致以真挚的夸奖。吸引客户的交谈方式一、销售过程要学会满足客户的【三大渴望】忽视人性的基本原理，则不论在销售或人际关系上都将无法成功。（一）接纳（希望被接受）顾客会对善解人意的置业顾问有好感，相反地，他们也会讨厌采取拒绝态度的销售。人类必定会有短处、缺点，若老是鸡蛋里挑骨头地吹毛求疵，便无法喜欢他。（二）认可（希望被认同）顾客都希望置业顾问能对自己表示关心、认同自己的存在，因此，不认同对方、以伤人自尊心的说话方式的置业顾问是不会令人喜欢的。（三）重视（希望被重视）任何一个人都是最爱自己的，正因如此，感觉到自己被置业顾问轻视或侮辱的顾客，其后一定再也不想开口了。对顾客经常要有不忘感谢与尊敬的念头，且必须以有诚意的态度与之接触，外表的态度是最容易令人了解的。二、要有提升说话技巧的意愿（一）培养“说话技巧” 对置业顾问而言，[说话技巧]是绝对不可缺少的。无论再怎么表示诚意，且热忱地谈话，但是如果言语笨拙，便无法吸引顾客。（二）问题与说话技巧的提升有关联由于销售业绩不能如愿地提升，将自己言语的笨拙置之不理，而去找寻[机运不好]、[商品房拙劣]、[碰上了非常吝啬的顾客，没办法]等其他原因，因此，其说话一直无法长进。若真想在说话技巧上有所长进，则必须练习说话；另外，即使是看电视或电影，也能够抓着说话方式的要点。成功体验会使说话方式更顺利。（三）[话题仍旧无法顺利进行]、[在首次的访问地点变得好生硬]等，与

文件分类及编码管理制度

文件分类及编码管理制度部门签字/日期 Department Signature/Date 起草人： Prepared by 审核人： Reviewed by 审核人： Reviewed by 审核人：N/A N/A Reviewed by 审核人：N/A N/A Reviewed by 审核人：N/A N/A Reviewed by 批准人： Approved by 颁发部门Issued by 全环保部执行日期 Effective Date 替换文件Replaced For N/A 复审日期 Review Date 分发部门Distributed to

1. 目的规范公司EHS管理体系的各类文件编码规则。 2. 适用范围适用于公司EHS管理体系的各类文件编码。 3. 术语或定义 SMP（Standard Management Procedure）标准管理程序是用于指导安全管理工作的文件 SOP（Standard Operating Procedure）标准操作规程经批准用来指导安全操作、维护与清洁、环境控制等，安全生产活动的通用性文件E（Environment）环境 H（Health）健康 S（Safety）安全 DO（Documentation and Records）文件管理 PO（Policy and objectives）方针与目标 OR（Organization and Responsibilities）组织机构与职责 RM（Risk Management）风险管理 LI（Laws and Institutions）法律与制度 ET（Education and Training）教育培训 FPS（Facilities and Process Safety）生产设施及工艺安全 JS（Job Security）作业安全 DH（Dangerous chemicals and Hazard informed）危险化学品与危害告知 HG（Hidden dangers and Governance）隐患排查与治理 OI（Occupational health and labor protection）职业卫生与劳动防护 AM（Accident Management）事故管理 EM（Emergency Management）应急管理 PA（Performance Appraisal）绩效考核

关联规则

在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。一、关联规则的定义和属性考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。

有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。W 中的每个事务T 是一组物品，T R。假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I，且A ∩B= 。一般用四个参数来描述一个关联规则的属性： 1 ．可信度（Confidence）设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联规则A→B 的可信度。简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。 2 ．支持度(Support) 设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。如果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。 3 ．期望可信度(Expected confidence) 设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。如果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的关联规则的期望可信度就是20 ％。 4 ．作用度(Lift)