MySQL 사용자 쇼핑 카트 전체에 걸쳐 유사한 항목의 분포 또는 빈도 목록을 만듭니다.

Question

이 질문을 게시 한 지 오래되었습니다. 누군가가 그것에 정직한 찌를 수 있는지 다만 흥미로운. 여기

내가 유사한 항목이 함께 cluster 또는 group 카트에 방법을 찾고 있어요

+----------------------+ 
| cart_product_table | 
+----------------------+ 
| cartID | productID | 
+---------+------------+ 
| 1  | 123  | 
| 1  | 451  | 
| 1  | 998  | 
| 1  | 12   | 
| 2  | 998  | 
| 2  | 12   | 
| 2  | 123  | 
| 2  | 1   | 
| 3  | 123  | 
| 3  | 564  | 
+---------+------------+ 

이있는 테이블입니다. 예를 들어 제품 123은 카트 1과 3에 있고, 제품 123과 12는 카트 1과 2에 있습니다.

이 유형의 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 클러스터/그룹은 데이터에 따라 미리 정의되어 있지 않습니다.

기본적으로 우리는 카트에서 비슷한 항목을 관찰하여 고객 행동 패턴을 분석하려고합니다.

접근 방식에 관한 한 비 코딩 유용한 조언도 환영합니다. 간단한 클러스터 분석이 Excel에서 수행 될 수 있습니까? 그냥 궁금해서.

감사합니다.

Answer 1

친구가 데이터 분석을 위해 MySQL 또는 Excel을 사용하도록 허용하지 않습니다.

클러스터 분석을 찾고 있지 않습니다.

당신이 찾고있는 것은 빈번 항목 집합 마이닝입니다.

은 참조 : Is it possible to run apriori association rule in mysql statement?