アソシエーション分析（あそしえーしょんぶんせき）
POSデータ（注1）などの巨大なデータベースから、価値あるアソシエーション・ルール（注2）を抽出するデータマイニング（注3）・テクニック。マーケットバスケット分析（注4）に利用される。 アソシエーション・ルール抽出（association rule extraction）、アソシエーション・ルール・マイニング（association rule mining）、アソシエーション・ルール発見（association rule discovery）などともいう。 小売業のPOSシステムでは、日々大量のトランザクションデータが生み出されている。この中には、「パンとバターを購入した取引の90％がミルクも購入している」といった法則が秘められているが、中規模の小売店舗でも商品アイテム数は数千から数万に及び、その組み合わせ（アソシエーション・ルール）は無数にある。そのため、どの組み合わせが価値ある法則であ
MySQLで相関係数を求めたい (2005-06-19)
Excelのcorrel()関数によると、このデータの相関係数は-0.74987である。SQLを操作した結果、これと同じ値が出てくればよい。今回、以下のような操作を行った。 CREATE TABLE correl(x int, y int); INSERT INTO correl VALUES (13, 34), (14, 29), (15, 33), (16, 16), (15, 26), (14, 40), (13, 31), (12, 33), (11, 35), (10, 45); CREATE TEMPORARY TABLE avg SELECT AVG(x) AS xavg, AVG(y) AS yavg FROM correl; CREATE TEMPORARY TABLE sd SELECT POW(x - xavg, 2) AS xsd, POW(y - yavg, 2)
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