频繁项集挖掘的一个典型例子是购物篮分析，该过程通过发现顾客放入他们“购物篮”中商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。
对
举一反三
- 假设超市经理甲想更多的了解顾客的购物习惯。特别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。下面哪个是DEEP平台中的关联规则数据转换器？ A: RulesQuery B: InverseNormalize C: NVL D: Radian
- 超市习惯进行购物篮分析,通过对顾客的购物清单进行分析来洞悉消费者的购物行为。而其中购物篮系数是超市用得最多的一个指标。
- 购物篮分析的主要依据是顾客的购物小票。
- 下面哪一项是关联规则的典型应用（） A: 客户价值分析 B: 销售趋势预测 C: 购物篮分析，即发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系 D: 客户情感分析
- 中国大学MOOC: 购物篮分析是频繁项集挖掘的典型实例。（ ）
内容
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购物篮分析是频繁项集挖掘的典型实例。（ ） A: 正确 B: 错误
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超市习惯进行（）来洞悉消费者的购物行为 A: 商品构成分析 B: 客户满意度分析 C: 客户忠诚度分析 D: 购物篮分析
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购物篮分析是( )挖掘的典型实例。 A: 频繁项集 B: 分类 C: 聚类 D: 预测
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购物篮分析的核心是() A: 优化商品摆放位置 B: 挖掘关联规则 C: 统计热销商品 D: 收集购物篮数据
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试分析顾客在购物中的心理过程。