1 案例背景购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。通过对商场销售数据进行分析，得到顾客的购买行为特征，并根据发现的规律而采取有效的行动，制定商品摆放、商品定价、新商品采购计划，对增加销量并获取最大利润有重要意义。本案例使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并

1 项目背景在今天产品高度同质化的阶段，市场竞争不断加剧，企业与企业之间的竞争，主要集中在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多企业不惜代价去争夺尽可能多的新客户。但是，在企业不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视老用户的流失情况，结果就导致出现新用户在源源不断的增加，辛苦找来的老用户却在悄无声息的流失的窘状。如何处理客户流失的问题，成为一个非常重要的课题。那么，我们如何从数据汇总挖掘出有价值的

这两天刷了一遍45道mysql面试题，其中排序问题，用5.7版本的方法解决有些复杂，而mysql 8.0之后的版本可以用窗口函数解决，相对容易些。注：查看mysql版本select version();查询结果：01-什么是窗口函数窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。窗口函数的基本语法：<窗

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1 案例背景购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。通过对商场销售数据进行分析，得到顾客的购买行为特征，并根据发现的规律而采取有效的行动，制定商品摆放、商品定价、新商品采购计划，对增加销量并获取最大利润有重要意义。本案例使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并