随着互联网的发展和普及，人们越来越依赖于网络。然而，在使用网络的过程中，我们的个人隐私常常会遭到泄露。在最近的沃尔玛数据库泄露事件中，数百万个客户的个人隐私信息被泄露，引起了人们对于信息安全的担忧。那么，在这种情况下，我们应该如何保护自己的个人隐私安全呢？
一、加强密码安全
密码安全是保护个人隐私的最基本且最重要的措施。大多数人通常会使用自己的生日、名字、等信息作为密码，这样很容易被猜到。因此，建议使用复杂的密码，并且定期更换密码。
此外，我们不应该在不安全的网络上登录个人账户，并且不要在公共场合输入密码。此外，我们可以使用双因素验证等方法，进一步保障账户的安全性，避免账户被盗或者被黑客攻击。
二、保护个人信息
在网络中，我们常常需要输入一些个人信息，例如名字、地址、号码和信用卡信息等。因此，为了避免个人信息泄露，我们需要注意以下几点：
（1）不要在不安全的网站上输入个人信息。我们应该避免在不安全的网站上输入个人信息，因为这些网站可能会收集我们的信息并泄露给他人。
（2）使用加密的网站。在进行网上银行、网上购物等操作时，我们应该确保所使用的网站是加密的，从而保证我们输入的信息不会被黑客截取。
（3）不要随便泄露个人信息。我们应该避免随便将自己的个人信息泄露给不可信的人或者网站，避免个人信息被不法分子利用。
三、保持软件更新
不同的软件常常会存在安全漏洞，黑客可以通过这些漏洞攻击我们的计算机，并且窃取我们的个人信息。因此，保持软件更新就显得尤为重要。
主流操作系统和软件厂商通常会在发现安全漏洞后，及时更新推出修复版本，我们应该及时升级系统和软件，从而保证我们的计算机系统不会被攻击并保护我们的个人信息。
四、使用杀毒软件等安全工具
在保护个人信息方面，我们也需要使用相关的安全工具，例如杀毒软件、防火墙等。这些工具可以有效地保护我们的计算机不受恶意软件、病毒等攻击，并且保护我们的个人信息不被窃取。
五、对泄露事件进行监控
如果我们的个人信息遭到泄露，我们首先需要及时寻求帮助，并且对泄露事件进行监控。因为在一些情况下，黑客可能会利用泄露的信息进行垂直攻击，这可以带来更多的安全问题。因此，我们应该密切关注我们的信用报告和账单，并及时报告任何不寻常的情况或者明显的安全问题。
在互联网时代，保护个人隐私信息已经变得尤为重要。我们需要注意密码安全、保护个人信息、保持软件更新、使用安全工具并对泄露事件进行监控。只有加强个人信息安全保护，才能更好地保护个人隐私权并减少信息泄露事件发生。
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从“宝·玛”合作看如何构建协同供应链
从传输销售数据到共建协同的计划、预测与补货流程，再到全球数据同步，宝洁与沃尔玛的合作对中国的零售企业与供应商有怎样的借鉴？它们该如何构建协同供应链？
最初，沃尔玛与宝洁的沟通只停留在宝洁的销售与沃尔玛的采购之间的买卖关系上，双方都只是关注自己内部的业务。沃尔玛的创始人山姆·沃尔顿与宝洁的副总裁路·普立特切特多年前在辛辛那提小河上一起泛舟时共同提出：从源头到终端分析供应链，建立合作伙伴关系，双方发展简单而高效的由工厂至消费者的物流储运体系。由此，双方展开了深入合作。
“宝·玛”的合作
首先，为降低营销成本，沃尔玛和宝洁公司建立合作联盟，由两个公司不同职能部门的12人小组一起开发出一套复杂的电子数据交换连接系统。通过该系统，宝洁公司可以源源不断地收集沃尔玛各店中其产品的销售数据，并据此将适量的宝洁产品及时地从工厂送到商店。
之后，宝洁大胆地取消了销售部，设立了客户生意发展部，将财务、IT、物流、市场等多个部门从后方支持部门改变为一线部门，与零售战略伙伴结成多部门的合作。原先宝洁和沃尔玛只在销售环节对接，财务、IT等均作为后台隐于其后；而信息共享之后，双方实现了全方位对接。
然后，在持续补货的基础上，宝洁和沃尔玛合力启动了CPFR（Collaborative planning、forecasting and replenishment，协同的计划、预测与补货）流程。它让双方从共同的商业计划开始，到市场推广、销售预测、订单预测，再到最后对市场活动的评估总结，构成一个可持续提高的循环。扒棚流程实施的结果是使双方的经营成本和库存水平都大大降低，沃尔玛分店中的宝洁产品利润携此斗增长了48%，存货接近于零；而宝洁在沃尔玛的销售收入和利润也大幅增长了50%以上。
接着，双方开始试点使用UCCnet，通过使用HTTP和AS2等网络协议共享信息。宝洁将自己的产品数据，包括公司的内部产品号码、通用产品码、零件号码目录、量度单位等数据都发布到UCCnet上，然后沃尔玛就可以接受这些数据并根据驻留在他们内部系统的数据进行验证。一旦通过验证，这些数据就被认为是同步的。
后来，通过电子产品编码，宝洁之一个与沃尔玛开始了它的射频技术（RFID）标签测试。对于宝洁来说，提议使用射频技术的价值是在零售商的货架上摆有更多它的产品，同时减少劳动力和存货费用。不久之后，宝洁与沃尔玛实现了全球的数据同步。
宝洁与沃尔玛合作方式的改变导致两家公司的关系发生了改变，两家建立了长期稳定的合作伙伴关系，由非输即赢的赌博关系变成了力促双方成本下降、收益增加的双赢关系。
构建协同的供应链
供应链管理，以现代信息技术为支撑，以合作为核心，把供应链上的各个企业供应商、制造商、分销商、客户集成起来作为一个整体，使供应链上各企业分担的不同职能成为一个协调发展的有机整体，从而增加整个供应链的效率和效益。宝洁和沃尔玛的成功正是运用供应链管理降低了企业整体的成本，为其实施物美价廉的销售策略提供了保障。
供应链的不确定因素是最终消费者的需求，必须对其做出尽可能准确的反应。要保持供应链的敏捷性，企业就必须通过IT技术建立连接平台从而获取其他链上企业的生产、采购、库存、销售等各方面信息。通过供应链协同管理，一旦整个市场刚刚发生变化，变化的所有信息就会立刻在整个供应链上显示出来，然后供应链上的各个节点就可以快速地行动起来。
我国的零售企业由于认识不足、投资力度不够等原因，对信息技术的应用有一定局限。虽然，一些零售企业也采用了POS系统，但对于POS系统采集的顾客购买信息却不知如何利用，也不愿意与其供应商共享信息。另外，对于条形码技术，一些供应商是等产品运到零售商的配送中心时才贴上条形码，这样条形码的价值就大打折扣了。有调查显示， 62.7%的零售企业建有企业内部局域网，但是利用度却不够，只有38.8%的企业在网上公布商品信息，17.9%的零售企业提供网上购物方式，多数企业仅限于用电子邮件、辩磨传真的形式传送业务相关信息，企业间并没有实现真正意义的电子数据交换。
为了实现完善供应链管理，企业应该在技术上加大投资，在供应链管理中运用先进的信息技术，如条码技术、电子扫描、电子数据交换系统、快速反应系统、共享数据库技术、电子支付系统等，只有这样才能实现商店的销售与配送中心同步、配送中心与供应商保持同步。为了达到企业相互之间的供应链协同，必须采用适当的信息技术为企业内部的信息系统提供与外部供应链节点企业的接口。如何定义供应链上企业与企业之间联系的接口是实施有效供应链协同的关键。在接口的设计时应该要考虑用户的使用习惯、使用的方便程度以及使用的安全程度等要素。
另外，企业应用系统需要建立在某个基础信息编码方案之上，不同应用系统的基础信息编码方案大都不同，基础信息的编码就更不可能相同。因此，为了实现应用系统间的互操作，必须研究基础信息的统一编码问题。在供应链协同平台中，我们可以靠采用编码映射的方法来解决统一编码问题。编码的映射和转换在各统一的数据接口代理中完成。其中，集成平台和各插件系统中所有类别的关键字虽然内容上可能由许多域组成，但必须保证是设计的。
放弃追逐短期利益
根据中国物品编码中心的调查，在被调查的234家企业中，能与贸易伙伴互相信任、互相合作的企业仅有72家，占总数的30.8%；合作得比较好的，仅有8家。这说明零售商与供应商之间战略伙伴关系尚未建立，双方不是从供应链的整体效益出发。
合作伙伴之间的相互信任是发展长期稳定合作的基础。沃尔玛让宝洁分享销售和价格信息，并将一部分定单处理和存货管理的控制权授予宝洁；而宝洁也认同沃尔玛的天天低价的经营哲学，并投资于专门的信息网络。取代原来关注沃尔玛的定货量的做法，宝洁的销售队伍集中力量去寻找如何提高沃尔玛的销售业绩，使双方的利润化。
从宝洁和沃尔玛双方合作构建供应链的这个案例中，我们可以发现：只要厂商双方放弃短期的利益追逐，克服相互之间的控制欲和占有欲，全面实施供应链整个过程的商务协同运作，实现信息共享，就能够真正满足双方的各自利益，实现双赢。
论沃尔玛的管理模式
原因很多：精细化管理是其中之一
企业内部进行精细化管理,将工悄厅汪作的每一环伏备节进行细分,制定统一的标准,使其标启仔准化.步骤如下:1、建立分类标准,把规定 、标准、 流程 、作业指导书、 计划 、统计报告 、绩效考核表内部规定与数据岗位需求与作业需求分成不同的检索单元.
2、建立数据库，及其 检索项。
3、建立检索链接。
成功之道一：天天平价，薄利多销
沃尔玛能够风行世界，其首推无疑是“天天平价”的承诺，这承诺决非一句口号或一番空谈，而是通过低进价、低成本、低加价的“三低”经营方式，硬是始终如一地做到了。首先，沃尔玛采购上不搞回扣，不需要供应商提供广告服务，也不需要送货（这一切沃尔玛都会自己打理），但必须得到进货更低价。其次，沃尔玛严守办公费用只占营业额2%的低成本运行规范，“一分钱掰成两半花”，从而“比竞争对手更节约开支”。最不同凡响的是沃尔玛“为顾客节省每一分钱”的低价经营观念，它使众多的平民消费者以对价格的极度敏感而忠诚于沃尔玛。沃尔玛的薄利多销，有数字为证：1970年，它的营业收入为3 100万美元，利润120万；1980年，它的营业收入为1 248亿美元；1990年，它的营业收入为258亿美元，利润10亿；2023年，它的营业收入为2 590亿美元，利润905亿。业内专家评价说，和所激银耐有的买卖比起来，沃尔玛的确是微利经营。但就是这个既不经营赚钱快的汽车、石油，更不生产获利丰厚的飞机、大搏旦炮的零售企业，却在不到半个世纪的风风雨雨中，打遍天下无敌手，独领赚大钱。在中国市场，天天平价也成了其成功之道。
成功之道二：顾客之一，微笑服务
关于沃尔玛“顾客服务”的原则有两条规定：之一，顾客永远是对的；第二，如果对此有疑义，请参照之一条执行。“让顾客满意”是沃尔玛公司的重要目标，“顾客满意是保证未来成功与成长的看好投资”。沃尔玛为顾客提供“高品质服务”和“无条件退款”的承诺也不是漂亮的口号。这种毫不犹豫的诚信与规矩，确保了每个顾客都无后顾之忧，这怎能不让人对沃尔玛产生偏爱和忠诚之心呢？
为了吸引顾客，沃尔玛有一个非常有名的“三米微笑”原则：它要求员工做到“当顾客走到距离你三米范围内时，你要温和地看着顾客的眼睛向他打招呼，并询问是否需要帮助。”同时，对顾客的微笑还有量化的标准，即对顾客微笑时要露出“八颗牙齿”，为此他们聘用那些愿意看着顾客眼睛微笑的员工。沃尔玛每周都有对顾客期望和反映的调查，管理人员根据电脑信息系统收集信息，以及通过直接调查收集到的顾客期望而及时更新商品的组合，组织采购，改进商品陈列摆放，营造舒适的购物环境。通过这一招，沃尔玛给顾客创造了一个非常舒适的购物环境。
成功之道三：善待员工，公平待遇
沃尔顿曾经说过：“沃尔玛业务75%是属于人力方面的，是那些非凡的员工肩负着关心顾客的使命。把员工视为更大的财富不仅是正确的，而且是自然的。”因此，在沃尔玛的整体规划中，建立企业与员工之间的伙伴关系被视为最重要的部分。沃尔玛向每一位员工实施其“利润分红计划”、“员工折扣规定”和“奖学”，如带薪休假，节假日补助，医疗、人身保险等。可以说沃尔玛尊重公司的每一个人，给员工更好的，是通过平等相待做出来的，而不是依靠媒体吹嘘出来的。世界各地的沃尔玛人，虽然背景、肤色、信仰不同，但都受到尊重。即使山姆本人，在总部办公楼前的停车场上，也没有一个固定的车位，这就是地位平等；《财富》杂志评价它“通过培训方面花大钱和提升内部员工而赢得雇员的忠诚和热情，管理人员中有60%的人是从小时工做起的”。以沃尔玛的经理例会为例，它通常邀请为企业经营动脑筋并提出好建议的人参加，哪怕明春他是一个小时工，也可以充分表达，参与讨论，这说明了机会平等；同时沃尔玛鼓励员工积极进取，虽然不完全看重文凭和学历，但无论是谁，只要你有愿望提高自己，就会获得学习或深造的机会，这提供了教育平等。
这种以人为本的企业文化理念极大地激发了员工的积极性和创造性，员工为削减成本出谋划策，设计别出心裁的货品陈列，还发明了灵活多样的促销方式。一个员工发现沃尔玛原来的送货上门服务可以由在相同路线的沃尔玛货车代替，这一建议为公司每年节省了100多万美元。
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沃尔玛是世界上更大的零售业企业，那么究竟是什么使沃尔玛打败业内的所有巨头，创造了世界零售业史上如此辉煌的奇迹？
零售业的竞争，归根结底是人才的竞争。沃尔玛最独特的优势是其员工的献身精神和团队精神。山姆•沃尔玛和他的继任者一再强调人对沃尔玛的重要性，员工被视为公司更大的财富。
沃尔玛的人力资源战略可以归纳为三句化：留住人才、发展人才、吸纳人才。
留住人才
沃尔玛致力于为每一位员工提供良好和谐的工作氛围，完善的薪酬福利计划，广阔的事业发展空间，并且在这方面已经形成了一整套独特的政策和制度。
1．合伙人政策在沃尔玛的术语中，公司员工不被称为员工，而称为”合伙人”。这一概念具体化的政策体现为三个互相补充的计划；利润分享计划、雇员购股计划和损耗奖励计划。1971年，沃尔玛实施了一项由全体员工参与的利润分享计划：每个在沃尔玛工作两年以上的并且每年工作1000小时的员工都有资格分享公司当年利润。截至90年代，利润分享计划总额已经约有18亿美元。此项计划使员工的工作热情空前高涨。之后，山姆又推出了雇员购股计划，让员工通过工资扣除的方式，以低于市值15%的价格购买股票。这样员工利益与公司利益休戚相关，实现了真正意义上的”合伙”。沃尔玛公司还推行了许多奖金计划，最为成功的就是损耗奖励计划。如果某家商店能够将损耗维持在公司的既定目标之内，该店每个员工均可获得奖金，最多可达200美元。这一计划很好地体现了合伙原则，也大大降低了公司的损耗率，节约了经营开支。在沃尔玛，管理人员和员工之间也是良好的合伙关系。公司经理人员的纽扣刻着”我们关心我们的员工”字样，管理者必须亲切对待员工，必须尊重和赞赏他们，对他们关心，认真倾听他们的意见，真诚地帮助他们成长和发展。总之，合伙关系在沃尔玛公司内部处处体现出来，它使沃尔玛凝聚为一个整体。
2．门户开放政策沃尔玛公司重视信息的沟通，提出并贯彻门户开放政策，即员工任何时间、地点只要有想法或者意见，都可以口头或者以书面的形式与管理人员乃至于总裁进行沟通，并且不必担心受到报复。任何管理层人员如借”门户开放”政策实施打击报复，将会受到严厉的纪律处分甚至被解雇。这种政策的实施充分保证了员工的参与权，为沃尔玛人力资源管理的信息沟通打下了坚实的基础。沃尔玛以各种形式进行员工之间的沟通，大到年度股东大会小至简单的会谈，公司每年花在电脑和卫星通讯上的费用达数亿美元。沃尔玛还是同行业中最早实现与员工共享信息的企业。授予员工参与权，与员工共同掌握公司的许多指标是整个公司不断升格的经营原则。分享信息和责任也是合伙关系的核心。员工只有充分了解业务进展情况，才会产生责任感和参与感。员工意识到自己在公司里的重要性，才会努力取得更好的成绩。
3．”公仆”领导在公司内，领导和员工是”倒金字塔”的组织关系，领导处于更低层，员工是中间的基石，顾客永远是之一位的。员工为顾客服务，领导则是为员工服务，是员工的”公仆”。对于所有走上领导岗位的员工，沃尔玛首先提出这样的要求：”如果您想事业成功，那么您必须要您的同事感觉到您是在为他们工作，而不是他们在为您工作。””公仆”不是坐在办公桌后发号施令，而是实行”走动式”管理，管理层人员要走出来直接与员工交流、沟通，并及时处理有关问题。在沃尔玛，任何一个普通员工佩戴的工牌注明”OUR PEOPLE MAKE DIFFERENCE”（我们的同事创造非凡）。除了名字之外，工牌上没有标明职务，包括更高总裁。公司内部没有上下级之分，可以直呼其名，这有助于营造一个温暖友好的氛围，给员工提供一个愉快的工作环境。另外，还有离职面试制度可以确保每一位离职员工离职前有机会与公司管理层交流和沟通，从而能够了解到每一位同事离职的真实原因，有利于公司制定相应的人力资源战略。挽留政策的实行不仅使员工流失率降低到更低程度，而且即使员工离职，仍会成为沃尔玛的一位顾客。
发展人才
沃尔玛的经营者在不断的探索中领悟到人才对于企业成功的重要性。加强对员工的教育和培训是提高人才素质的重要渠道。因此，沃尔玛把加强对现有员工的培养和安置看作是一项首要任务。
1．建立终身培训机制沃尔玛重视对员工的培训和教育，建立了一套行之有效的培训机制，并投入大量的资金予以保证。各国际公司必须在每年的9月份与总公司的国际部共同制定并审核年度培训计划。培训项目分为任职培训、升职培训、转职培训、全球更佳实践交流培训和各种专题培训。在每一个培训项目中又包括30天、60天、90天的回顾培训，以巩固培训成果。培训又分为不同的层次，有在岗技术培训，如怎样使用机器设备、如何调配材料；有专业知识培训，如外国语言培训、电脑培训；有企业文化培训，全面灌输沃尔玛的经营理念。更重要的是沃尔玛根据不同员工的潜能对管理人员进行领导艺术和管理技能培训，这些人将成为沃尔玛的中坚力量。沃尔玛非常注重提高分店经理的业务能力，并且在做法上别具一格。沃尔玛的更高管理层不是直接指导他们怎样做生意，而是让分店经理们从市场、从其他分店学习这门功课。例如，沃尔玛的先进情报信息系统，为分店经理提供了有关顾客行为的详细资料。此外，沃尔玛还投资购置专机，定期载送各分店经理飞往公司总部，参加有关市场趋势及商品采购的研讨会。后来，又装置了卫星通讯系统，总部经常召开会议，分店经理无需跨出店门便能彼此交换市场信息。
2．重视好学与责任感沃尔玛创始人山姆先生推崇小镇美国人的努力工作和待人友好，因此在用人中注重的是能力和团队协作精神，学历、文凭并不十分重要。在一般零售公司，没有10年以上工作经验的人根本不会被考虑提升为经理。而在沃尔玛，经过6个月的训练后，如果表现良好，具有管理员工、擅长商品销售的能力，公司就会给他们一试身手的机会，先做助理经理或去协助开设新店，然后如果干得不错，就会有机会单独管理一个分店。
3．内部提升制过去，沃尔玛推行的是”招募、保留、发展”的用人哲学，现在则改为”保留、发展、招募”的模式。沃尔玛人力资源部资深副总裁科尔门•彼得森说：”这种改变不仅是语意的改变，它表明了对保留与发展公司已经具有的人才的侧重强调，而不再是公司以前的不断招聘的用人特点。”公司期望更大限度发挥员工的潜能并创造机会使其工作内容日益丰富和扩大，尽可能鼓励和实践从内部提升管理人员。对于每一位员工的表现，人力资源部门会定期进行书面评估，并与员工进行面谈，存入个人档案。据了解，沃尔玛对员工的评估分为试用期评估、周年评估、升职评估等。评估内容包括这位同事的工作态度、积极性、主动性、工作效率、专业知识、有何长处以及需要改进之处等。这些将作为员工日后获得晋职提升的重要依据。及时发现人才，并积极创造环境以更大限度发挥人才潜力，是沃尔玛的人才观，正是如此才会有今天成功的沃尔玛。
吸纳人才
除了从公司内部选拔现有优秀人才之外，沃尔玛开始从外部适时引进高级人才，补充新鲜血液，以丰富公司的人力储备。在招聘员工时，对于每一位应聘人员，无论种族、年龄、性别、地域、宗教信仰等，沃尔玛都为他们提供相等的就业机会。从1998年开始，沃尔玛开始实施见习管理人员计划，即高等院校举行CAREER TALK（职业发展讲座），吸引了一大批优秀的应届毕业生。经过相当长一段时间的培训，然后充实到各个岗位，此举极大缓解了公司业务高速扩展对人才的需求。
沃尔玛总裁兼首席执行官大卫•格拉斯说：”是我们的员工创造了沃尔玛的价值体系。”沃尔玛如此辉煌的发展历史和发展前景，其用人之道确实值得我们中国的零售行业深思、借鉴。员工是公司的主体，尊重员工，与员工建立利益共享的伙伴关系，更大限度地挖掘员工的创造潜力，让每一位员工充分实现个人的价值，在各项工作中达到卓越的境界，这样才能真正使企业站在较高的起点上，实现跨越式发展。
妈的，那个鬼超市靠压低职工工资来减低商品价格
谁有金融数据挖掘，关联规则分析与挖掘的一些介绍啊
雨林算法的数据结构：
AVC-set:节点空迟盯n包含的所有纪录在某个属性上的投影，其中该AVC-set包括了属性的不同值在每个类别上的计数。
AVC-group:一个节点n上所有的AVC -set的
AVC-set的所占内存的大小正比于对应属性的不同值个数，AVC-group并不是数据库信息的简单的压缩，它只是提供了建立决策树需要的信息， AVC-group所占用的内存空间远远小于数据库所实际占用的空间。
一般设计方案：
AVC_set
{
//存储属性的各个值
DistinctValue
//存储属性各个值在某个类上对应的计数
DistinctValueCountForClassA
DistinctValueCountForClassB
… …
}
AVC_group
{
//节点n中的每个属性的avc_set
AVC_set
}
自顶向下决策树算法
BuildTree(Node m,datapatition D,algorithm decisionTree)
对D使用决策树算法decisionTree得到分裂指标crit(n)
令k为节点n的子节点个数
if(k>0)
建立n的k个子节点c1,…,ck
使用更佳分割将D分裂为D1,…,Dk
for(i=1;i B(关联规则)
b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
例子：
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的之一步。例如，”哪一种类的促销对客户响应更好？”，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）
是对数据挖掘结果的表示方式。
编辑本段数据挖掘中的关联规则上面算法讲的很清楚了，我来举个例子：
Training data：
Id age income class
1 young 65 G
2 young 15 B
3 young 75 G
4 senior 40 B
5 senior 100 G
6 senior 60 G
AVC set „age“ for N1：
value class count
young B 1
young G 2
senior B 1
senior G 2
AVC set „income“ for N1：
value class count
15 B 1
40 B 1
60 G 1
65 G 1
75 G 1
100 G 1
AVC set „income“ for N2：
value class count
15 B 1
65 G 1
75 G 1
AVC set „age“ for N2:
value class count
young B 1
young G 2
最后推出雨林： N1
age=young / age=senior
/
N2 N3
最后提醒一点，对于雨林算法，训练样本集不要大于3百万。否则改用SPRINT。
1.什么是关联规则
在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： “尿布与啤酒”的故事。
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上更大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：”跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在”尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，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。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。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。
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：之一阶段必须先从资料中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的之一阶段必须从原始资料中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。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。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。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(Minimum Confidence)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。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=>职业=“秘书” ，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。
2.基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。
3.基于规则中涉及到的数据的维数，关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。
2.3关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法：使用候选项集找频繁项集
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
2.基于划分的算法
Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。
3.FP-树频集算法
针对Apriori算法的固有缺陷，J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。采用分而治之的策略，在经过之一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。
3.该领域在国内外的应用
3．1关联规则发掘技术在国内外的应用
就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打咨询的时候，数据库可以有力地帮助销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。
同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。
但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。
3．2近年来关联规则发掘技术的一些研究
由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。
编辑本段数据挖掘技术实现
在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。
·数据的抽取
数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境，它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面，以适应数据仓库本身或数据源的变化，使系统更便于管理和维护。
·数据的存储和管理
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性，也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多，且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前，许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能，将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。
·数据的展现
在数据展现方面主要的方式有：
查询：实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询；报表：产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表；可视化：用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系；统计：进行平均值、更大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析；挖掘：利用数据挖掘等方法，从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
编辑本段数据挖掘与数据仓库融合发展
数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的，其学术研究价值和应用研究前景将是令人振奋的。它是数据挖掘专家、数据仓库技术人员和行业专家共同努力的成果，更是广大渴望从数据库“奴隶”到数据库“主人”转变的企业最终用户的通途。
统计学与数据挖掘
统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。
1．统计学的性质
试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。
差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的,尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。
数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机 这
金融数据挖掘案例教学：
VaR的定义、计算与应用
目前，金融资产市场风险（也包括信用风险和操作风险）的通用度量工具为Value at Risk（VaR，在险价值），在几个巴塞尔协议形成后，用VaR度量金融风险更是受到普遍关注。
建立金融风险的准确的VaR度量很不容易，本案例通过美元指数市场风险VaR度量模型的建立、及不同VaR模型对银行监管资本要求的影响展开研究，通过案例对VaR的定义、计算与应用作较全面的介绍。
一、 VaR的定义
设在某一持有期时金融资产的收益率的分布函数为 ，密度函数为 ，对给定的置信水平 ，在险价值的定义颂模为：
VaR的含义：
VaR是一定置信水平下，一定持有期中，金融资产可能遭受的更大损失。
由于VaR与收益率的分布函数（密度函数）密切相关，特别是与分布函数（密度函数）的尾部性质密切相关，因此VaR模型的准确与否就与我们对金融资产收益率过程的描述的准确与否、特别是与收益率过早肆程的尾部特征的描述的正确与否密切相关。由于这种描述很困难，因此建立准确的VaR模型是很不容易的。
二、单一资产（资产组合）的VaR模型的构建方法
1、 历史模拟法
基本思想：金融资产收益率的变化具有某种稳定性，因此可以用过去的变化情况对未来进行预测。
案例1：
基于历史模拟法的那斯达克指数的VaR模型的构建，取置信水平为0.99与0.95。计算2023年度单位货币的那斯达克指数的每日在险价值，并实际检验模型的预测准确性。
数据：那斯达克指数的每日收盘价的收益率
时间跨度：～共5115个日收益率数据，收益率采用对数收益率。
方法：取300个数据的移动窗口，对每个窗口数据排序后取第3个（第15个）数据作为VaR预测值，窗口移动250次，则可以得到250日中的每日VaR预测值。
Sas程序：初始数据库为sjk
Data a； set sjk ； run；
Data a； modify a； if _n_>300 then remove；
Run；
Proc sort data=a；by r； run；
Data a； modify a； if _n_3 then remove； run；
Data b； set c a；run；
Data c； set b； run；
Data sjk； modify sjk； if _n_=1 then remove； run；
历史模拟方法陆樱轿的缺陷分析
VaR模型预测准确性的检验方法（事后检验方法）
置信水平0.99,如果模型准确，则例外发生应该服从 ， 的二项分布。如果例外数为 ，只要计算 就可知道模型是否高估风险；只要计算 就可知道模型是否低估风险。
Sas程序
Data a；
X=probbnml（0.01,250,k）;
Y=1-probbnml(0.01,250,k-1);run;
历史模拟方法通常存在高估风险价值的缺陷，尤其当显著性水平取的很高时，对银行来说，这会提高监管资本要求。从理论上看，历史模拟法也有很大缺陷。
2、 参数方法
假设 具有某种形式的分布，其中参数需要估计，利用VaR的定义得到VaR预测值。
参数方法建立VaR模型是最常见形式，例如J.P.摩根公司开发的Riskmetrics就是采用参数方法。
首先想到假设收益率服从正态分布，只要估计均值与标准差，就可得到VaR预测值。
如果 ，则
利用正态分布计算在险价值的方法
①、利用移动窗口方法计算每个窗口对应的均值与标准差；
②、利用均值与标准差得到每日的VaR预测值。
③、巴塞尔协议要求用一年的数据计算VaR，我们用一年数据构造移动窗口。
案例2：
基于参数方法和正态分布假设的那斯达克指数的VaR模型的构建，置信水平为0.99与0.95。计算2023年度单位货币的那斯达克指数每日的在险价值，并实际检验模型的预测准确性。
Sas程序（数据库sjk，为简洁起见，只用收益率数据）
Data a； set sjk ； run；
Data a； modify a； if _n_>254 then remove；
Run；
Proc means data=a；
Output out=b mean=mr std（r）=stdr；run；
Data b1； set c b；run；
Data c； set b1； run；
Data sjk； modify sjk； if _n_=1 then remove； run；
Data c1；set c；
Var=2.33*stdr-mr; run;
对模型预测的检验结果：
在252个观测值中有11个例外，模型存在低估市场风险的现象。
那么为什么会出现这样的现象。
3、 金融资产收益率的特征分析
金融资产收益率通常存在两个显著的特征：
①、波动的时变性、或者说波动的集聚性，比较那斯达克指数的收益率图形与正态分布的图形可以明显地看到这一点；
data a； set sjk；z=normal（17）；
z1=_n_； run；
由于波动具有时变性，因此正态假设不合适，或者说对标准差的估计方法不合适。比较合理的改进方式是，在估计分布的方差时，近期数据应该具有更大的权重。
J.P.摩根公司采用加权方式估计方差，一般的方差估计表达式为：
即在估计方差时，每个离差具有相同的权重1/254，而J.P.摩根公司采用的方差估计式为：
如在Riskmetrics中取 。
案例3：
建立基于加权正态模型的那斯达克指数的VaR，置信水平为0.99与0.95。计算2023年度单位货币的那斯达克指数每日的在险价值，并检验模型的预测准确性。
原始数据库sjk，均值数据库aa，权重数据库bb
Sas程序（sjk）
Data a； set sjk；run；
Data a； modify a；if _n_>254 then remove;run;
Data a1; set aa; run;
Data a1; modify a1; if _n_>254 then remove; run;
Data c1; merge a a1 bb; run;
Data b1; set c1; r1=q*(r-mr)**2; run;
Proc means data=b1;
Output out=b mean(r1)=mr1; run;
Data c2; set c b; run;
Data c; set c2; run;
Data sjk; modify sjk; if _n_=1 then remove;run;
Data aa; modify aa; if _n_2 then remove; run;
data b1; set c b; run;
data c; set b1; run;
data b1; set b; y=z; run;
data b; set b1; run;
data a; modify a; if _n_=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有核梁的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘迟氏卜之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规码穗则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然
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