数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
可以用来精准地发现目标客户在哪，更好地规划商业用地。 打个比方，所有人都知道在大学周围开廉价旅店稳赚不赔。因为商家通过观察很容易得到如下一条规则 “大学”—>“旅店”（Lift>1），物理意义为从“大学出来的人”，去旅店的频率要比“所有人”去旅店的频率高。（Lift：后件在前件出现下的频率除以后件本身的频率） 类似的还有 “书店”—>“咖啡馆” “KTV”—>“洗脚城” 等等 这些都是通过生活观察得到的。那么，是否可以在数据中发现一些不为人知的规则并加以利用呢？我觉得是可行的。 1. 数据预处理 将每人每三个小时（也可以是一天，半天等等）内的轨迹数据转变为“地点事件”集合，用所有地点事件集合构建事务数据集，形如 {大学 电影院 旅店} {书店 咖啡馆} {电影院 便利店 棋牌室} ... ... 另一方面，当数据量太太太大的时候，还是要控制一下样本规模，以便提高算法的实时性和在线更新能力，具体可参见下面这个回答。 https://www.zhihu.com/question/61330483/answer/205568206 2. 用关联规则挖掘算法得到地点事件间的关联规则 设置最小Support：前件和后件共同出现的最小频率，防止挖到噪声。 设置最小Confidence：前件出现情况下，后件出现的最小频率。 设置最小Lift：前件出现情况下，后件出现频率的提升（这里我觉得Lift最为重要） 3. 使用Fp-growth/Apriori/BPSO等算法开挖 Fp-Growth：树基算法代表，速度快，内存消耗大 Apriori：最简单的算法，速度慢，内存消耗也不小 BPSO：一种进化算法，速度适中，内存消耗少，适合挖掘长规则（就是规则前件和后件都包含大量地点事件的规则） 4. 找领域专家过滤无效规则 数据挖掘不是跳大神，并不是所有规则都有效。相关性不等于因果性。所以，像关联规则这种无监督学习算法，需要领域专家介入。 5. 使用规则 希望对大家有帮助。欢迎讨论。