数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
用这个思想写了篇论文，具体细节在里面找到： 先上一张图。 这是我用模糊关联规则挖掘算法从芝加哥12-17年的犯罪数据中得到的“不同犯罪种类在同一个月，同一治安区域下的相关关系图”（纯属论文码累了瞎玩的，大神们轻喷）。 其中，每一个箭头都表示一条规则， 物理意义是： 前件出现时后件出现的频率会上升至少0.5倍，即Lift=1.5 前件出现时后件出现的频率会达到至少70%，即Confidence=0.7 前件和后件在数据中同时出现的频率至少为5%，即Support=0.05 而图中的low, normal, high代表的是“该犯罪在该治安区域内，相较于其他月份，本月发生的次数偏低、正常或偏高” 先说点我觉得有意思的结论，之后简要说一下方法： 大致说一下方法： 与其类似的是下面这个回答   -------------我的其他回答--------------- 