分析数据的相关性和因果性

资料

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概论

实际上，在面对少量数据时关联分析并不难，可以直接使用统计学中有关相关性的知识，这也正是机器学习界没有研究关联分析的一个重要原因。

关联分析的困难其实完全是由海量数据造成的，因为数据量的增加会直接造成挖掘效率的下降，当数据量增加到一定程度，问题的难度就会产生质变，例如，在关联分析中必须考虑因数据太大而无法承受多次扫描数据库的开销、可能产生在存储和计算上都无法接受的大量中间结果等，而关联分析技术正是围绕着“提高效率”这条主线发展起来的。在R. Agrawal等人首先对关联规则挖掘进行研究之后，大批学者投身到这方面的研究中并产生了很多成果，代表性工作有R. Agrawal和R. Srikant的Apriori算法以及J. Han等人的FP-Growth算法等。

--- 《机器学习与数据挖掘》

因此，分析数据的相关性和因果性，可以从下面两个角度：

基于统计学的相关性：因果分析
针对大数据的算法