关联分析
应用STRUCTRE软件（Pritchard 2000），是对群体进行基于数学模型的类群划分，并计算材料相应的Q值（第i材料其基因组变异源于第k群体的概率）。分析的大致理念是，首先假定样本存在K个等位变异频率特征类型数（即服从Hardy-Weinberger平衡的亚群，这里K 可以是未知的），每一类群标记位点由一套等位变异频率表征，将样本中各材料归到(或然率用Bayesian方法估计)第k个亚群，使得该亚群群体内位点频率都遵循同一个Hardy-Weinberg 平衡。
群体结构的问题探讨
一网友问了以下问题：
你好，我也想请问一下关联分析中遇到的几个疑问，
1.所谓的群体结构的消除是指群体结构越简单越好吗？为什么有的植物研究中分了好多的群，如果分布不是很均匀就是存在群体结构？
2.在群体结构分析过程中选择标记越多越好好，是每个染色体平均距离的选几个最合适？有没有明确的规定啊？
希望能得到您的赐教，谢谢
我的回复：
（1）首先需要搞清楚群体结构的定义（见以下幻灯）。在现实群体中，很难有（a）类理想群体，因此在绝大多数情况下，我们在统计分析时都要将群体结构造成的伪关联考虑进去，而不是消除。常见的办法就是应用STRUCTRE软件，进行基于数学模型的类群划分，计算材料相应的Q值（第i材料其基因组变异源于第k群体的概率）。分析的大致原理是，首先假定样本存在K个等位变异频率特征类型数（即服从Hardy-Weinberger平衡的亚群，这里K 可以是未知的），每一类群SSR位点由一套等位变异频率表征，将样本中各材料归到(或然率用Bayesian方法估计)第k个亚群，使得该亚群群内位点频率都遵循同一个Hardy-Weinberg 平衡。所得Q值会作为协变量纳入后续的关联分析的回归方程。
（2）群体结构分析过程中选择标记的多少，已有模拟研究的结果，详见文献：
Simulation Appraisal of the Adequacy of Number of Background Markers for Relationship Estimation in Association Mapping；Jianming Y u,* et al；Published in The Plant Genome 2:63–77. Published 18 Mar. 2009.；doi: 10.3835/plantgenome2008.09.0009
文章的建议是：
For Q，>1000 single nucleotide polymorphisms or 100 simple sequence repeats for maize. For K (a minimum of several hundred SNPs spread over the whole genome is recommended ...
选取标记时注意：标记距离要远些，距离近的标记不适合Structure软件分析,正如软件说明所述“The model assumes that markers are not in linkage disequilibrium (LD) within
subpopulations, so we can't handle markers that are extremely close together……..”
2.关联分析的优点
（1）不需要专门构建作图群体，自然群体或种质资源都可作为研究材料；
（2）广泛的遗传材料可同时考察多个性状大多数QTL关联位点及其等位变异，不受传统的FBL的“两亲本范围”的限制；
（3）自然群体经历了许多轮重组后，LD衰减，存在于很短的距离内，保证了定位的更高精确性
连锁不平衡和遗传连锁的关系
连锁不平衡并不等同于遗传连锁，它们之间既有联系又有区别：遗传连锁考虑的是两位点间的重组率是否等于0.5，一般来说，同一染色体上的任何两位点间都存在一定的连锁关系。
? 连锁不平衡考虑的是不同位点上基因之间的相关性，只要一个基因座上的特定等位变异与另一基因座上的某等位变异同时出现的几率大于群体中随机组合几率时，就称这两个等位基因处于连锁不平衡状态；当然，当两位点间处于紧密连锁状态时，其等位基因间可能存在较强的连锁不平衡关系。
尊敬的文老师，您好！我是山东农业大学的一名研究生，实验涉及小麦关联分析。拜读您的文章，得知您是这方面的专家。我在处理数据时遇到些问题，希望您百忙之中能给于解答，不胜感激！
1 、在LD分析中，
a 、我看到很多文献所进行分析的范围多是不一样的，有的是分析各个亚群的LD，有的分析不同染色体上的LD，也有的分析小麦染色体组的，请问他们分析的目的是什么，在什么情况下做何种分析比较好呢
b 、很多文献中分析同线性（同一染色体上）的LD和非共线的LD，并将非共线的LD作为背景LD，请问这个背景LD是不是要像分析群体结构似的随机挑一些标记运行，这个95%处的LD怎么取，将其作为baseline-LD来确定其他染色体上的遗传距离吗？我看有的文献是确定75%处的LD，
c、用来确定显著性的P值怎么确定呢，不同的文献采用的不同，0.05、0.01、0.001，我该选用哪个呢
d 、统计运行结果时，我要确定有多少对（位点组合）LD，平均的r*2值，显著性的LD对数比例是吗，假如我确定的p=0.01,则寻找pDiseq 这一项中小于0.01所对应标记对及它们的R*2值，是这样吗？
2、在群体结构分析中，除了STRUCTURE外看到很多的分析方法，像UPGMA、NJ聚类等，一篇文章里综合运用是为了互相验证、增强说服力吗，还是其他？
3、关联分析的数据结果该如何统计呢，如何确定显著性的P值？假如确定P=0.001，是不是要找这个性状P小于0.001所对应的那个标记呢？Heritability是不是就是这个标记对这个性状的遗传力？那运行结果中的F、Rsq-model、Rsq-marker、Residual又有什么作用呢，看
到很多文献中有群体结构解释表型变异的比例R*2, 这个值是从哪求出的呢？
祝好！
我的答复
你好，对你的问题回答如下：
（1）对各亚群（或染色体）做LD分析，无非是想了解各亚群（或不同染色体间）LD总体水平的高低差异及LD位点对数的差异。举例来说，若有一自交作物种质资源群体由若干亚群组成，LD水平高（平均的D值或r方高）的亚群可能是选择压力大、个体数目少，群体结构明显等原因造成，我个人认为这种分析意义不大，因为在做关联分析时，很少使用单个亚群做为样本，而常常是用总群体来做分析，当然如是学位论文，可以作为一个研究方向充实内容，此外如国目的就是做LD分析，而不涉及关联分析解析性状，也可作为部分研究内容。
相比之下，不同染色体间LD水平的高低比较要有意义的多，如果某一条染色体的LD水平明显高于其他的，可以初步判断这条染色体受选择压力较大，多样性较低，在它上面可能载有较多的受人工进化选择影响较大性状的基因。做这样的比较的前提是分析的标记数目较多，每条染色体都跑了标记且覆盖均匀，最好还要知道标记间的图距（或物理距离）。
对于不同小麦染色体组间的LD分析其目的，也大概和上面题到的目的相似，都是在探索一种基因组构成的基本信息。
（2）将非共线的LD作为背景LD方法很好，我现在查文献很不便，baseline-LD的论文还没看见过，你可以发给我看看在回复你。
（3）显著性的P值当然越小越好，0.001水平的肯定比0.05水平的位点更可靠，理论上说0.05显著即可认定关联，但实际操作过程中如果已0.05作为显著水平，可能会有太多标记关联上性状，其中可能有由于群体结构或kinship造成的伪关联标记。建议起码选择0.01或更小作为显著水平，当然亦可使用bonferroni correction 确定显著值P=0.05/N,N is number of detected markers。
（4）"...则寻找pDiseq 这一项中小于0.01所对应标记对及它们的R*2值，是这样吗？",是，就是这样选的，在操作时可以按P值大小扩展排序后选得。
（5）STRUCTURE分析理念是基于亚群是否达到哈德温伯格平衡的数学模型的聚类，而UPGMA及NJ一般是基于材料间遗传距离的聚类，有时会有相似结果产生，但我认为没有比较的意义。如果是要做关联分析，就用STRUCTURE分析群体结构好了。
（6）“....假如确定P=0.001，是不是要找这个性状P小于0.001所对应的那个标记呢....", 对，就是，寻找P小于等于0.001所对应的那些标记！
（7）Heritability是就是这个标记对这个性状的遗传力，F、Rsq-model、Rsq-marker、Residual，是对回归方程显著性检验的各项指标，分别指F值，模型解释率，marker的解释率，及残差。Rsq是R square及R平方的缩写。一般用”marker的解释率“较多
（8）你说有文献里”有群体结构解释表型变异的比例R*2“我不理解，一般都是标记或SNP对表型的解释率即Rsq-marker（marker 的R方）。
先回答到这吧，把baseline-LD的文献发来我看看。
上篇博文我提到了利用核心种质做关联分析的问题，严老师回复并不赞成用核心种质来做，这也让我忽然想起来当年我做博士论文时，想把中国农科院的核心种质纳入分析（最终没能如愿），当时导师对这一想法不以为然，他提醒我：“核心种质以外的材料就不重要吗？”，在多个场合导师也流露出对核心种质样本过分压缩及代表性的质疑，相反，导师更看重全国的育成品种，认为这些材料集中了非常多的优异基因型，这就有了继我发表作物学报那两篇拙文后，我们实验室张军的对全国育成大豆品种农艺性状进行了关联分析及优异等位变异传承的分析(同样也发在作物学报)，我个人认为虽然他的论文基本照搬我的分析思路，但实际意义要较我的大的多。。。。
再回到最初的话题，严老师不赞成用核心种质原因，我估计有下列原因：
（1）核心种质的天生不足。作物的核心种质的构建曾是九五、十五国家多项重大科研专项任务，然而，从这些项目立项到后来的实施、建成都有人质疑。确实，核心种质构建的理念及统计分析方法本身就有待完善，此外，就拿我所了解的大豆核心种质而言，多样性的代表性是由SSR标记多态性评估的（我的很多研究生同学都曾为完成大豆核心种质的构建而夜以继日的跑板），然而这样选出来的种质地理跨度太大，成熟期差异巨大，很难找到一个地方能让所有核心种质正常成熟收获，更别说安排多年多点实验了！
（2）目标性状在核心种质中的变异不一定大，甚至不一定有！如果研究的是常规农艺性状，如开花期，株高等，我相信在核心种质中会有较大的变异幅度，然而对一些特殊品质性状，情况可能不容乐观。
（3）目前核心种质样本数还是偏小。模拟结果显示关联分析的解析能力几乎与样本大小成幂指线性关系，目前玉米的巢式关联分析群体已建到了近5000个个体，相比之下国内主要作物的核心种质样本数真是小巫见大巫了。
以上是我的一些个人看法，不足之处还请严老师及同行指正。同时在这里我也向关注我博客的各位同仁发起一个讨论议题“关联分析的材料到底如何选？”希望大家积极发表见解！
2010年全国玉米遗传育种学术研讨会
https://www.sodocs.net/doc/fe15649827.html,/z/yumi2010/index.html
严建兵：关联分析在玉米遗传改良中的应用
连锁不平衡的衰退距离是关联分析的关键~~~ 1-5KB
1、选择的材料
2、群体的大小
3、分子标记的类型
关联分析群体选择慎重群体结构
1、玉米中维生素A缺乏选育高维生素A源的基因600个材料1300多标记QTL 关联分析重组单株检测等位基因数目多
数量性状质量化株高突变体SNP
基因效应大小
开花基因没有主效基因有很多微效基因不基于主效基因的
关联分析对全基因组选择
标记的选择不是越多越好
两个平台：
1、材料平台：遗传研究材料以及育种研究所用的材料
2、表形鉴定平台：更加注重表形研究分析
(1)Status and Prospects of Association Mapping in Plants
Chengsong Zhu, Michael Gore, Edward S. Buckler, and Jianming Yu*
(2)Linkage disequilibrium and association studies in higher plants:
Present status and future prospects
Pushpendra K. Gupta*, Sachin Rustgi and Pawan L. Kulwal
(3)Methods for linkage disequilibrium
mapping in crops
Ian Mackay and Wayne Powell
(4)Genetic association mapping and genome organization of maize
Jianming Yu and Edward S Buckler
（5）The genetics of quantitative traits:
challenges and prospects
Trudy F. C. Mackay, Eric A. Stone and Julien F. Ayroles
（6）Simulation Appraisal of the Adequacy of
Number of Background Markers for Relationship
Estimation in Association Mapping
Jianming Yu,* Zhiwu Zhang, Chengsong Zhu, Dindo A. Tabanao,
（7）Association Mapping for Enhancing Maize
(Zea mays L.) Genetic Improvement
Jianbing Yan,* Marilyn Warburton, and Jonathan Crouch
国内：
植物数量性状关联分析研究进展
杨小红严建兵郑艳萍1余建明李建生
来源:TRENDS in Plant Science Vol.12 No.2 Methods for linkage disequilibrium mapping in crops 看来TRENDS in 这东
西可以多读下,因为里面的Glossary
Glossary
Admixture: intermingling of individuals from genetically different populations.
Analysis of variance: a method to test the statistical significance of differences
among several categories, rather than just two; in which case a t test is usually
used.
Candidate polymorphisms: polymorphisms that have not been chosen at
random to test for trait association, but for which prior knowledge exists: they
might be in a known linkage region or, for example, in a gene predicted to
affect the phenotype.
CentiMorgan (cM): a measure of genetic distance, additive over loci. At small
values, the distance in cM and the recombination fraction ( 100) are nearly
identical.
Chi-squared test: a widely used test of statistical significance.
Consanguinity or kinship: close genetic relationships between individuals. Drift: the change in allele frequency over time that results from sampling variation from generation to generation.
False negative: the declaration of an outcome as statistically non-significant, when the effect is actually genuine.
False positive: the declaration of an outcome as statistically significant, when there is no true effect.
Family-based linkage analysis: a method of mapping in which the coinheritance of markers and traits is related to known genetic relationships
between members of the same family or pedigree.
Haplotype: a set of genetic markers located on the same chromosome that are sufficiently closely linked and that tend to be inherited as a unit.
Landrace: an old cultivated form of a crop, potentially adapted to local growing conditions, but unimproved by contemporary plant breeding.
Linkage disequilibrium (LD): the non-random association of alleles at separate loci located on the same chromosome (see Box 1).
Logistic regression: a form of regression analysis in which the dependent variable is either 1 or 0, denoting presence or absence. Commonly used in human genetics and epidemiology with 1 denoting diseased individuals and 0 healthy or control individuals. It can also be used to regress the presence or absence of a particular allele at a locus onto a phenotype, as an alternative to the t test.
Mapping: the process of locating a genetic variant on a chromosome. Coarse mapping will only locate a variant within a broad interval. Fine mapping increases precision, ultimately enabling the identification of the functional polymorphism(s) responsible.
Mapping population: a set of individuals or lines, typically derived from an F2 or a backcross, which are used to construct genetic maps and to detect and locate QTL on those maps by family-based linkage analysis.
Marker: an identifiable location on a chromosome.
Microsatellite: repetitive lengths of short DNA sequences used as genetic
markers.
Multiple regression: regression analysis in which there are multiple independent
variables. In LD mapping, these could be multiple markers, within the
same or different genes.
Multiple testing: in an experiment involving many candidate polymorphisms,
many statistical tests will be carried out. A consequence of this multiple testing
is that it is more likely that a false positive result will be declared by chance.
Modified methods of significance testing can control the expected number of
false positive results.
Non-experimental population: a population not established specifically to map
markers or QTL. It is not necessarily a natural population. For example, it could
be a collection of breeders’ lines.
Population structure: the non-random distribution of genotypes among
individuals within a population.
Population subdivision: the partition of a population into subgroups such thatmost mating occurs within subgroups.
Quantitative trait locus (QTL): a polymorphic site contributing to the genetic
variability of a quantitative trait.
Recombination fraction: the fraction of meiotic events that show recombination
between a pair of loci.
Single nucleotide polymorphism (SNP): a polymorphism involving a change in
only a single nucleotide.
Stepwise selection: a set of methods in which the best subset of all
independent variables available for multiple regression is selected. Ideally,
only those variables that have an effect on the dependent variable are selected
and all others are rejected. In LD mapping, this approach attempts to separate
markers affecting a trait from those that do not.
Structured population: a population in which mating does not occur at
random.
t test: a test for the statistical significance of a difference between two means.
[转载]高级生物化学复习提纲
(2011-04-06 22:15:08)
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原文地址：高级生物化学复习提纲作者：夜泊孤舟接受天地
高级生物化学复习提纲
一、名词解释
别构效应（allosteric effect）：某种不直接涉及蛋白质活性的物质，结合于蛋白质活性部位以外的其他部位（别构部位），引起蛋白质分子的构象变化，而导致蛋白质活性改变的现象。（2004，2007，2008）
亮氨酸拉链(leucine zipper)：由伸展的氨基酸组成，每7个氨基酸中的第7个氨基酸是亮氨酸，亮氨酸是疏水性氨基酸，排列在α螺旋的一侧，所有带电荷的氨基酸残基排在另一侧。当2α螺旋平行排列时，亮氨酸之间相互作用形成二聚体，形成“拉链”。在“拉链”式的蛋白质分子中，亮氨酸以外带电荷的氨基酸形式同DNA结合。（2007，2008）
网格蛋白(clathrin)：一种进化上高度保守的蛋白质，由分子量为180kDa的重链和分子量为35～40kDa的轻链组成二聚体, 三个二聚体形成包被的基本结构单位――三联体骨架(triskelion), 称为三腿蛋白(three-legged protein)。有两种类型的轻链:α链和β链, 二者的氨基酸有60%是相同的，但还不知道它们在功能上有什么差别。许多三腿复合物再组装成六边形或五边形网格结构,即包被亚基,然后由这些网格蛋白亚基组装成披网格蛋白小泡。（2007，2008）
内部信号序列（internal signal sequence）：内含信号序列又称内部信号肽（internal signal peptide）,它不位于N端，但具有信号序列的作用，故称为内部信号序列，它可作为蛋白质共翻译转移的信号被SRP识别，同时它也是起始转移信号，可插入蛋白质转运通道，并与通道中的受体结合，引导其后的多肽序列转运。内部信号序列是不可切除的信号序列，这是与N-端信号序列的一个重要区别。由于内部信号序列是不可切除的，又是疏水性的，所以它是膜蛋白的一部分，如果共翻译转运蛋白质中只有一个内部信号序列，那么合成的蛋白质就是单次跨膜蛋白。内部信号序列中含较多正电荷一端始终保持朝向胞质溶胶一侧，这也决定了有的多肽链N-端在胞质溶胶一侧，C-端朝向腔内。有的则相反。(2003，2007，2008)
信号识别颗粒（signal recognition particle, SRP）：是一种核糖核蛋白复合物，沉降系数为11s，含有分子质量为72、68、54、19、14、及9kDa的6条多肽和一个7S（长约300个核苷酸）的scRNA。SRP有3个功能部位：翻译暂停结构域（P9/P14）、信号肽识别结合位点（P54）、SRP受体蛋白结合位点（P68/P72）。SRP能够识别刚从有利核糖体上合成出来的信号肽，并与之结合，暂时终止新生肽的合成；同时与内质网上的停靠蛋白结合，使核糖体附着到内质网膜上，并进行新生肽的转移。SRP对正在合成的其他无信号序列的蛋白质无作用，这些游离核糖体也就不能附着到内质网膜上。(2008)
锌指（zinc finger）：一种常出现在DNA结合蛋白中的一种结构基元。是由一个含有大约30个氨基酸的环和一个与环上的4个Cys或2个Cys和2个His配位的Zn2＋构成，形成的结构像手指状。（2008）
级联反应：化学修饰调节能引起酶分子共价键的变化，且因其是酶促反应，故对有放大效应，在这些连锁的酶促反应过程中，前一反应的产物是后一反应的催化剂，每进行一次修饰反应，就使调节信号产生一次放大作用。（2008）
EF－手：也称为α螺旋－环－α螺旋，由E螺旋、F螺旋和螺旋之间的环组成，Ga2+与环结合，是组成Ga2+传感器蛋白的成分。
SD序列（Shine-Dalgarno sequence）：mRNA中用于结合原核生物核糖体的序列。
SD序列：在细菌mRNA 起始密码子AUG上游10个碱基左右处，有一段富含嘌呤的碱基序列，能与细菌16SrRNA3′端识别，帮助从起始AUG处开始翻译。
在原核生物中核糖体中与mRNA结合位点位于16S rRNA 的3′端，mRNA中与核糖体16S rRNA结合的序列称为SD序列(SD sequence)：它是1974年由J.Shine 和L.Dalgarno发现的故此而命名。
SD序列是mRNA中5′端富含嘌呤的短核苷酸序列,一般位于mRNA的起始密码AUG的上游3至11个核苷酸处,并且同16S rRNA 3′端的序列互补。
翻译同步转运（co-translational translocation）：蛋白质在游离核糖体中首先合成N末端信号序列（即内质网信号序列），信号序列介导核糖体与内质网膜结合，使新生肽链边合成边进入内质网腔，或插入内质网膜。
信号序列（signal sequence）：肽链N末端的16－30个氨基酸，含有1个或2个带正电荷的氨基酸残基，后面是6－12个连续的疏水氨基酸残基。
易位子（translocon）：新生肽链N端带正电荷，不易进入内质网膜。内质网膜上提供蛋白质转运的水相通道称为易位子。
翻译后转运（post-translational translocation）：游离多聚核糖体上合成的蛋白质的运输，
肽核酸(PNA)也称为PNA(Peptide Nucleic Acid)：是具有类多肽骨架的DNA类似物，PNA 的主链骨架是由N(2-氨基乙基)-甘氨酸与核酸碱基通过亚甲基羰基连接而成的。其特点是：1. 与核酸的杂交能力强于核酸间的杂交能力；2. 热稳定性高于核酸间的杂交体；3. 抗酶解能了极强，由于其非肽和非核酸的结构特点，蛋白酶和核酸酶均不能降解PNA。
停靠蛋白（docking protein,DP）：含有两个亚基，一个亚基是暴露于细胞质的亲水部分，由640个氨基酸组成；另一个亚基是嵌入膜的疏水部分，由300个氨基酸组成。DP是SRP 在内质网膜上的受体蛋白，它能够与结合有信号序列的SRP牢牢结合。使正在合成蛋白质的核糖体停靠到内质网上。SRP受体蛋白已分离，且为一种G蛋白，它对分泌蛋白的转运具有重要的调节作用。受体蛋白与GTP结合，表示是活性状态，能够与SRP结合，如果结合的是GDP是非活性状态，不能与SRP结合
免疫球蛋白（Ig）：是机体受抗原刺激后，由淋巴细胞特别是浆细胞产生一类具有抗体活性的球蛋白。
抗原决定簇：抗原物质表面决定抗原与相应抗体或效应T细胞发生特异性结合的某些特定的化学基团，这些化学基团叫做抗原决定簇。
12~23bp规则：J基因3′端7nt的七聚体（GTGACAC）与V基因5′端的七聚体（CACTGTG）互补，J基因3′端7nt的七聚体后间隔23bp无规则序列出现9nt的九聚体（TGTTTTTTGG）与V基因5′端的九聚体（ACAAAA- AAACC）互补。这些保守序列之间以12±1或23±1bp 的间隔规律出现，称为12~23bp规则
GU-AG（或GT/AG）规律：内含子5′剪接点保守序列前两个碱基为GU，3′剪接点最后两个碱基为AG，被称为GU-AG规律
信号斑块：蛋白质分子中由于肽链折叠使不连续的肽段靠拢，而构成局部的立体结构，其功能与信号序列相似。
1不连续聚丙烯酰胺凝胶电泳的浓缩效应、电荷效应和分子筛效应。
1>浓缩效应：样品在电泳开始时，通过浓缩胶被浓缩成高浓度的样品薄层(一般能浓缩几百倍)，然后再被分离。当通电后，在样品胶和浓缩胶中(pH=6.7)，解离度最大的Cl-有效迁移率最大，被称为快离子，解离度次之的蛋白质则尾随其后，解离度最小的甘氨酸离子(PI=6.0)泳动速度最慢，被称为慢离子。由于快离子的迅速移动，在其后边形成了低离子浓度区域，即低电导区。电导与电势梯度成反比，因而可产生较高的电势梯度。这种高电势梯度使蛋白质和慢离子在快离子后面加速移动。因而在高电势梯度和低电势梯度之间形成一个迅速移动的界面，由于样品中蛋白质的有效迁移率恰好介于快、慢离子之间，所以，也就聚集在这个移动的界面附近，逐渐被浓缩，在到达小孔径的分离胶时，已形成一薄层。
2>电荷效应：当各种离子进入pH8.9的小孔径分离胶后，甘氨酸离子的电泳迁移率很快超过蛋白质，高电势梯度也随之消失，在均一电势梯度和pH的分离胶中，由于各种蛋白质的等电点不同，所带电荷量不同，在电场中所受引力亦不同，经过一定时间电泳，各种蛋白质就以一定顺序排列成一条条蛋白质区带。
3>分子筛效应：由于分离胶的孔径较小，分子量大小或分子形状不同的蛋白质通过分离胶时，所受阻滞的程度不同，因而；迁移率不同而被分离。此处分子筛效应是指样品通过一定
孔径的凝胶时，受阻滞的程度不同，小分子走在前面，大分子走在后面，各种蛋白质按分子大小顺序排列成相应的区带。
2凝胶过滤层析基本符合分配层析（Ve=Vo+Kd·Vi）的原理，请从Kd＝0时，Kd=1时，0 Kd为分配常数，表示某溶质分子可以进入凝胶颗粒内部空隙的分数。当Kd = 1 时，意味着溶质分子完全不被排阻，它们可以自由进入所有凝胶颗粒的微孔中，在洗脱过程中将最后流出色谱柱外；当Kd = 0 时，意味着溶质分子完全被排阻于凝胶颗粒的微孔之外，而最先被洗脱。 而对于中等分子，只有部分凝胶的空间能进入，其分配系数为0 < Kd < 1。当具有不同分子量物质的混合液流经凝胶柱时，其Kd值的大小就决定了物质的流出顺序，即Kd小（分子量大）的先流出，Kd大（分子量小）的后流出。 3自分泌、旁分泌、细胞内自分泌和内分泌的分泌特征 自分泌：细胞分泌的激素对自身或同类细胞发生作用。 旁分泌：部分细胞分泌的激素，通过扩散作用于邻近其它细胞。 细胞内自分泌：一些激素没有信号肽，在细胞内合成后作用于细胞本身。 内分泌：激素从产生细胞合成后，通过血液循环输送到靶细胞而发挥作用。 外激素：从体内分泌的激素物质通过空气或水传播到远方，引起同种生物的行为或反应。 4从个体和细胞水平简述激素分泌调节 1>细胞水平的调控，也称为原始调节，有三种方式： ①能量水平调节（ATP/ADP）：ATP抑制能量产生的关键酶，而ADP则促进能量产生关键酶的活性。 ②酶量调节：一些引起蛋白质合成的因素 ③酶活性调节：包括酶的修饰、酶水解灭活和酶的构象变化。 2>神经体液调节：从大脑皮层到丘脑、垂体、靶组织、外周激素到产生生物学效应。 5保证翻译准确性的关键 1>氨基酸与tRNA间的负载专一性：氨酰tRNA合成酶（AARS）对氨基酸的特异识别与结合，AA binding site 对结构相似的氨基酸的双筛作用，无相似结构的氨基酸间其特异AARS 分子无双筛位点。在AARS 的介导下tRNA 的副密码子(paracodon) 对aa 的准确负载。 双筛效应（double sieve effect）：氨酰tRNA合成酶在活性中心（结合中心）首先排除化学性质相似的结构大小不同的氨基酸，催化合成氨酰-AMP，结构大小相似化学性质不同的氨酰-AMP在酶的校对中心（编辑中心）被水解出局，正确的氨酰-AMP则进一步合成氨酰tRNA。 2>anti-codon对codon的准确识别。 3>对第一个Met（AUG）的准确起译：原核生物SD序列（AGGAGG）与16S rRNA 3’端富含嘧啶序列的准确识别，IF2与fMet-tRNAfMet 间有严格的专一性，EF-Tu识别 Met-tRNAmMet；真核生物eIF4F 对5’ 帽子的准确识别及对CCACCAUGG的扫描，eIF2 与Met-tRNAiMet间有严格的专一性，EF1识别Met-tRNAmMet。 4>对A位aa-tRNAaa的两次校对（成肽前）：EF-Tu 的酶的专效作用的第一次校对，原核 生物和真核生物的EF-Tu和EF1催化GTP水解后，错配的氨酰tRNA将从核糖体中剔除；密码子和反密码子结合能力的第二次校对A位上的正确的密码子和反密码子的结合能力比 错误的高3000倍。 6五种蛋白质的共价修饰方式及意义 1>氨基酸的甲基化和乙酰化。His的N3和Lys的ε氨基的甲基化，甲基化可消除Lys的正 电荷；蛋白质的N末端的乙酰化，乙酰化可延长蛋白质在细胞内的存在时间，组蛋白的乙 酰化与染色质的活化、复制及核小体组装、细胞分化与癌变有关。 2>羧基末端的酰胺化。C末端是Gly的常被酰胺化，使蛋白质免受羧肽酶水解。 3>磷酸化。Ser、Thr、Tyr羟基易被磷酸化，兼有活化和抑制蛋白质活性的功能，控制基因的转录表达与生物发育、物质代谢与信号转导中的级联放大调控生物的代谢与信息传递。 4>Glu残基的γ羧基化修饰（在内质网中进行），生成γ－羧基Glu(Gla)，Gla的两个羧基能螯合钙离子，在凝血过程中起重要作用。 5>ADP核糖基化。将NAD＋的ADP转移到Arg、Asn或白喉酰胺（修饰His）的N原子上形成N-糖苷键的单ADP核糖基化，或转移Glu羧基上形成O-糖苷键的多聚ADP核糖基化。与DNA损伤修复有关。 7利用同源序列技术（外显子的保守性）从新物种获得新的基因 zoo blot：物种杂交或动物园杂交法，将来自一定区域的具有放射性的DNA短片段作为探针，通过southern杂交（southern blotting）去检测来自不同物种的相关DNA。If we find hybridizing fragments in several species related to that of the probe—the probe is usually human—the probe becomes a candidate for an exon of the gene. The candidates are sequenced, and if they contain open reading frames, are used to isolate surrounding genomic regions. If these appear to be part of an exon, we may then use them to identify the entire gene, to isolate the corresponding cDNA or mRNA, and ultimately to identify the protein. 8基因水平上解释免疫球蛋白的多样性 1>重链VDJ和轻链VJ片段的重组连接：Ig轻链和重链的V区分别由2个或3个基因片段编码。由于在种系中V H、V L、J H、J L、D H等多基因片段的存在，使一个个体可产生多种重链和轻链的V区以及他们之间的组合。 2>连接的多样性：由于在D H-J H、V H-D H、J H和V L、J L的交接处出现的连接方式不够明确，则可能进一步增加Ig多样性。 ①密码子内发生连接位置的多样性 ②由于连接方式的不明确导致的读码框移动，在拼接处可多至10个残基的变化，在D H-J H、V H-D H及J H和V L、J L的连接处可出现核苷酸缺失，导致V区的氨基酸序列完全改变，在无读码框移动有时会引入终止信号。 ③在基因连接过程中由于额外核苷酸的插入增加了重链的多样性 9肾上腺素刺激的信号转导（通过c AMP介导） ①肾上腺素与β-肾上腺素受体（7次跨膜，7个α螺旋，每段20－28个氨基酸）在膜结构凹槽内的结合位点结合，使受体胞内结构域构象发生变化，从而影响在胞内与之结合的G 蛋白对GTP结合的能力。 ②受β-肾上腺素受体胞内结构域构象变化影响，促使中GTP取代G蛋白Gsα亚基上的GDP 而被激活。 ③被激活Gsα亚基带着GTP转移到附近的腺苷酸环化酶上，水解携带的GTP激活腺苷酸环化酶。Gsα-GDP回到Gsβγ亚基上。 ④腺苷酸环化酶催化cAMP形成，使细胞质中cAMP浓度增加。 ⑤cAMP与cAMP依赖的蛋白激酶A（PKA）的别构中心结合，激活PKA。 ⑥被激活的PKA磷酸化糖原磷酸化酶b的Ser，使之转变为磷酸化酶a，磷酸化酶a是高活性糖原磷酸化酶，促使糖原转化为6-磷酸葡萄糖。 10 cAMP活化蛋白酶A的分子机制。 ①PKA两个调节亚基（R亚基）与两个催化亚基（C亚基），R亚基占据C亚基的底物结合位点，使PKA呈现无活性状态。 ②cAMP与R亚基别构中心结合后，R亚基变构，释放出两个C亚基，其底物结合位点暴露，而使PKA被激活。 11蛋白激酶活性测定 一般蛋白激酶A活性测定的原理是用同位素γ-32P-ATP催化活性测定法，即以同位素 γ-32P-ATP为磷的供体，以特异的多肽为底物,分析蛋白激酶A作用后把32P连接到底物上底量即代表蛋白激酶A催化活性。酶活性以每mg蛋白转移32P的pmol数表示。PKA是一类cAMP依赖性蛋白激酶，所以必须加入cAMP。 12表达膜结合蛋白的证实方法：外源基因表达蛋白的组织细胞免疫定位 将cDNA序列克隆到具有T7或SP6启动子的质粒载体上转录mRNA，在转录体系中加入mTGpppG分子，使转录出的mRNA具有帽子结构。将转录出的mRNA注射到爪蟾卵母细胞核中，经加工翻译成蛋白质，分离目标蛋白用以制备抗体，抗体可用荧光、酶或金粒进行标记。将植物组织进行切片后，利用标记抗体与之温育，染色后镜检定位。 13膜结合蛋白基因功能研究方法 灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵 （2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线 科技信息 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第17期 1关联度的概念 关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。它定量地描述 了事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的 相对性。如果事物或因素变化的态势基本一致，则可以认为它们之间 的关联度较大，反之，关联度较小。对事物或因素之间的这种关联关 系，虽然用回归、相关等统计分析方法也可以做出一定程度的回答，但 往往要求数据量较大、数据的分布特征也要求比较明显。而且对于多 因素非典型分布特征的现象，回归相关分析的难度常常很大。相对来 说，灰色关联度分析所需数据较少，对数据的要求较低，原理简单，易 于理解和掌握，对上述不足有所克服和弥补。 2关联度的计算 灰色关联度分析的核心是计算关联度。一般说来，关联度的计算 首先要对原始数据进行处理，然后计算关联系数，由此就可计算出关 联度。 2.1原始数据的处理 由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量 级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出 正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化 处理。其方法包括初值化、均值化等。 2.1.1初值化。即用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据，得 到一个各个数据相对于第一个数据的倍数数列，即初值化数列。一般 地，初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化，因为这样 的数列多数呈稳定增长趋势，通过初值化处理，可使增长趋势更加明 显。比如，社会经济统计中常见的定基发展指数就属于初值化数列。 2.1.2均值化。先分别求出各个原始数列的平均数，再用数列的所有 数据除以该数列的平均数，就得到一个各个数据相对于其平均数的倍 数数列，即均值化数列。一般说来，均值化方法比较适合于没有明显升 降趋势现象的数据处理。 2.2计算关联系数 设经过数据处理后的参考数列为： {x0(t)}＝{x01，x02，…，x0n} 与参考数列作关联程度比较的p个数列(常称为比较数列)为： {x1(t)，x2(t)，…，x p(t)}＝ x11x12…x1n x21x22…x2n ………… x p1x p2…x pn 上式中，n为数列的数据长度，即数据的个数。 从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。 将第k个比较数列(k＝1，2，…，p)各期的数值与参考数列对应期的差值的绝对值记为： Δok(t)=x0(t)-x k(t)t＝1，2，…，n 对于第k个比较数列，分别记n个Δok(t)中的最小数和最大数为Δok(min)和Δok(max)。对p个比较数列，又记p个Δok(min)中的最小者为Δ(min)，p个Δok(max)中的最大者为Δ(max)。这样Δ(min)和Δ(max)分别是所有p个比较数列在各期的绝对差值中的最小者和最大者。于是，第k个比较数列与参考数列在t时期的关联程度(常称为关联系数)可通过下式计算： ζok(t)=Δ(min)+ρΔ(max) ok 式中ρ为分辩系数，用来削弱Δ(max)过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数是为了提高关联系数之间的差异显著性。0＜ρ＜1。 可见，关联系数反映了两个数列在某一时期的紧密程度。例如，在使Δok(t)＝Δ(min)的时期，ζok(t)＝1，关联系数最大；而在使Δok(t)＝Δ(max)的时期，关联系数最小。由此可知，关联系数变化范围为0＜ζok(t)≤1。 显然，当参考数列的长度为n时，由p个比较数列共可计算出n×p个关联系数。 2.3求关联度 由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较。因此，有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度，其计算公式为： r ok=1 n n i=1 Σζok(t) 式中，r ok为第k个比较数列与参考数列的关联度。 不难看出，关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且，原始数据的无量纲化方法和分辩系数的选取不同，关联度也会有变化。 2.4排关联度 由上述分析可见，关联度只是因素间关联性比较的量度，只能衡量因素间密切程度的相对大小，其数值的绝对大小常常意义不大，关键是反映各个比较数列与同一参考数列的关联度哪个大哪个小。 当比较数列有p个时，相应的关联度就有p个。按其数值的大小顺序排列，便组成关联序。它反映了各比较数列对于同一参考数列的“主次”、“优劣”关系。 灰色关联度分析方法的运用之一，就是因素分析。在实际工作中，影响一个经济变量的因素很多。但由于客观事物很复杂，人们对事物的认识有信息不完全性和不确定性，各个因素对经济总量的影响作用不是一下子就能够看清楚的，需要进行深入的研究，这就是经济变量的因素分析。运用灰色关联度进行因素分析是非常有效的，而且特别适用于各个影响因素和总量之间不存在严格数学关系的情况。 例1：利用关联度分析方法研究某公路施工企业工资序列（表1）。 表1某公路施工企业工资序列表单位：千元 根据表1中数据，以工资总额为参考数列x0(t)，以计时工资x1(t)、档案工资x2(t)和承包工资x3(t)为比较数列，计算三种工资对于工资总额的关联度。 第一步，对各数列作均值化处理。 工资总额和三种工资的均值分别为： 浅议灰色关联度分析方法及其应用 孙芳芳 (濮阳市公路管理局河南濮阳457000) 【摘要】灰色关联度是灰色数学中的一种方法，用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化。本文介绍了灰色关联度在实际工作中的分析方法和步骤，为定量描述事物或因素之间相互变化的情况提供了理论依据。 【关键词】灰色关联度；分析方法；综合评价；应用 年份工资总额计时工资档案工资承包工资 200313974.23831.06587.23556.0 200415997.64228.07278.04491.6 200517681.35017.07717.44946.9 200620188.35288.69102.25797.5 200724020.35744.011575.26701.0 x i軃18372.34821.78450.05098.6○公路与管理○ 880 1.预备知识 1.1.数理统计相关概念 12{,,...,}n X x x x = 12{,,...,}n Y y y y = 11()n k k E X x n ==∑ 2 11()(())n k k D X x E X n ==-∑ 11(,){[(X)][()]}[()][()]n k k k Cov X Y E X E Y E Y x E X y E Y n ==--=-?-∑ ()(,) D X Cov X X = （协方差解释：如果有X ，Y 两个变量，每个时刻的“X 值与其均值之差”乘以“Y 值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值） （可能成立的：如果一个矩阵的期望是0，则另一矩阵与该矩阵相乘得到的矩阵期望也为0） 1.2.数据标准化（z-score 标准化） 最常见的标准化方法就是Z 标准化,也叫标准差标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean ）和标准差（standard deviation ）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，注意，一般来说z-score 不是归一化，而是标准化，归一化只是标准化的一种。其转化函数为： *()/X X μσ=- 其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。z-score 标准化方法适用于属性A 的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。该种标准化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布，否则效果会变得很糟糕。标准化的公式很简单，步骤如下：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）x i 和标准差s i ；进行标准化处理：z ij =（x ij －x i ）/s i ，其中：z ij 为标准化后的变量值；x ij 为实际变量值；将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 1.3.拉格朗日乘数法求条件极值 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。如何将一个含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题？拉格朗日乘数法从数学意义入手，通过引入拉格朗日乘子建立极值条件，对n 个变量分别求偏导对应了n 个方程，然后加上k 个约束条件（对应k 个拉格朗日乘子）一起构成包含了（n+k ）变量的（n+k ）个方程的方程组问题，这样就能根据求方程组的方法对其进行求解。解决的问题模型为约束优化问题： min/max a function f(x,y,z), where x,y,z are not independent and g(x,y,z)=0. 第五章灰色关联度分析 目录 壹、何谓灰色关联度分析 ------------------------- 5-2 贰、灰色联度分析实例详说与练习 ----------------- 5-8 第五章灰色关联度分析 壹、何谓灰色关联度分析 一.关联度分析 灰色系统分析方法针对不同问题性质有几种不同做法，灰色关联度分析(Grey Relational Analysis)是其中的一种。基 本上灰色关联度分析是依据各因素数列曲线形状的接近程度 做发展态势的分析。 灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统(或因素) 之间的数值关系。简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统 发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。 灰色关联度可分成「局部性灰色关联度」与「整体性灰色关联度」两类。主要的差别在于「局部性灰色关联度」有一参考序列，而「整体性灰色关联度」是任一序列均可为参考序列。 二.直观分析 依据因素数列绘制曲线图，由曲线图直接观察因素列间的接近程度及数值关系，表一某老师给学生的评分表数据数据为例，绘制曲线图如图一所示，由曲线图大约可直接观察出该老师给分总成绩主要与考试成绩关联度较高。 表一某一老师给学生的评分表单位：分/ % 由曲线图直观分析，是可大略分析因素数列关联度，可看出考试成绩与总成绩曲线形状较接近，故较具关联度，但若能以量化分析予以左证，将使分析结果更具有说服力。 三.量化分析 量化分析四步曲： 1.标准化(无量纲化)：以参照数列(取最大数的数列)为 基准点，将各数据标准化成介于0至1之间的数据最 佳。 2.应公式需要值，产生对应差数列表，内容包括：与参 考数列值差(绝对值)、最大差、最小差、ζ（Zeta） 为分辨系数，0＜ζ＜1，可设ζ = 0.5(采取数字最终 务必使关联系数计算：ξi（k）小于1为原则，至于 银行客户案例分析 案例背景和问题： 某商业银行试图通过对个人客户购买本银行金融产品的数据进行分析，从而发现交叉销售的机会。 数据集说明： 该银行采集了7991个客户的产品（或服务）购买记录，共32000行，数据集名称为BANK。 变量说明： ACCT:客户标识 SERVICE:购买的产品或服务 VISIT:购买时间 数据集每一行代表这个顾客拥有的一种产品，一个顾客可能有多个行。平均每个顾客拥有的产品数是3种。数据集中的13种产品和服务缩写如下所示： ATM 自动取款机AUTO 自动贷款 CCRD 信用卡 CKCRD 支票/贷记卡CKING 支票账户HMEQLC 家居股本信贷 IRA 个人退休账户MTG 抵押CD 存款保证 PLOAN 个人消费信贷SVG 储蓄账户 TRUST 个人信托账户 MMDA 货币市场存款 实验要求和总体步骤： 对BANK数据集进行关联分析和频繁序列分析。 ?确定数据源 ?设置变量角色 ?确定支持度、置信度阈值，进行关联分析 ?查看和筛选关联分析结果 ?设置变量角色，进行频繁序列分析 ?分析评价频繁购买序列 操作步骤 准备工作： 1.在D盘建立文件夹：BANK 2.启动SAS ，建立逻辑库DATA 指向D:\BANK 3.打开企业挖掘机 关联分析： 1.建立一个新的挖掘项目BANK, 保存在D:\BANK目录下，第一个DIAGRAM命名 为ASSOC。并在右边的工作区中加入“input data source”节点。， 2.打开Input Data Source node（数据输入节点）。 3..在数据库中选择BANK数据集。 4.选择Variables（变量）栏。 5.将ACCT设为id（身份），SERVICE设为target（目标），将VISIT设为sequence (序 列）。 6.关闭Input Data Source node（数据输入节点），保存对它的更改。 7.工作区中新增Association node节点，并与Input Data Source 节点进行连接。如下 图所示： 然后打开Association node（关联节点）。默认的是Variables tab（变量栏）， 这与Input Data Source node（数据输入节点）中的Variables tab（变量栏）是一 样的。 8.选择General（综合）栏，通过这个栏可以设置分析节点。 数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。 中级财务会计 关联方交易案例分析 中国重汽：关联交易隐瞒巨额收入？ 会计0911 张用任2009620146 2011/6/22 背景资料：中国重汽有可能被关联方通过关联交易占用巨额资金，为了掩饰巨额资金被关联方占用，导致其巨额销售收入难以确认，并因此隐瞒巨额销售收入。 沸沸扬扬的齐鲁银行伪造金融票证案将中国重汽集团济南卡车股份有限公司（以下简称“中国重汽000951”）推到媒体聚光灯下，其旗下子公司济南桥箱有限公司（控股子公司，持股比例51%）5亿元银行存款在该起伪造金融票证案中涉案；虽然该案的案情细节迄今尚未公开，但中国重汽在其2010年的年度财报中已为此计提了1亿元坏账准备。 中国重汽年报计提坏账准备在市场预料之中，出乎市场预料的是，中国重汽2010年四季度出现了亏损：2010年前3季度中国重汽实现归属于母公司的净利润7.1亿元、而2010年全年实现净利润仅6.73亿元，这意味着其去年第四季度亏损0.37亿元。 分析：计提坏账准备并非是造成其亏损的主要原因，销售毛利率由三季度的10.6%意外大幅下滑至四季度的6.1%、计提存货跌价准备约8000万元、计提预计负债9345万元，一系列影响业绩的负面因素在2010年第四季度接踵而至。 为什么一下子出现这么多影响业绩的负面因素？可以从中国重汽最近几年的财务报表来分析。 一、账面存在巨额存货 年报显示，中国重汽账面存货余额由09年末的29.73亿元上升至10年末的74.42亿元，当年存货增加额高达44.69亿元、增幅高达150.3%！（详见表一） 表一、中国重各季度末账面存货情况单位：亿元 对于当年存货如此大幅上升，年报解释称：“存货增长主要由于本年末公司为销售旺季大量备货所致”。但是，从中国重汽10年各季度销售数据来看，这种解释理由并不成立： 根据中国重汽发布的公告，其去年各季度中，即使在销售旺季的第二季度其产量仍然高于销售量，去年四个季度中只有三季度的产量略低于销量，而去年三季度却是其销售淡季、三季度的销售量仅为23800辆。中国重汽去年季度最大产量为39777辆（二季度）、季度最大销量仅为38926辆（二季度）。由此可见，中国重汽显然根本不必为旺季销售备货而使库存成倍激增。 第27卷 第3期 石 油 规 划 设 计 2016年5月 1 * 王纵虎，男，中国人民大学在站博士后，工程师。2012年毕业于西安电子科技大学计算机应用专业，获博士学位。现在中国石油天然气股份有限公司规划总院，从事数据挖掘、商务智能、大数据分析工作。地址：北京市昌平区沙河镇西沙桥西中国石油科技园B1-223室，102206。E-mail：zonghuwang@https://www.sodocs.net/doc/fe15649827.html, 文章编号：1004-2970（2016）03-0001-05 王纵虎* 1，2 刘速2 杨文军2 （1.中国人民大学；2.中国石油天然气股份有限公司规划总院） 王纵虎等. 融合客户群体特征的商品关联分析. 石油规划设计，2016，27（3）：1～5 摘要 传统的商品关联分析大多通过统计商品共现的频繁项集，发现商品之间的关联关系， 缺少对商品与客户群体特征之间关联性分析的应用。提出了通过将客户群体进行RFM（近因、频率、金额）分群，将客户分群及客户特征信息与商品事务融合。结合关联分析算法自动发现商品与商品、商品与客户群、商品与客户特征、客户群与客户特征、客户特征与客户特征之间的关联关系，通过兴趣度评估度量发现其中的有意义的规则。针对加油站个人记名卡客户交易数据进行了关联分析，实现了商品与客户群、客户特征之间强关联关系的自动发现，从而为商品组合推荐、优惠促销组合、客户群体精准营销与交叉销售、统计分析等提供决策支持。 关键词 关联规则；购物篮分析；置信度；支持度；客户特征；客户群；RFM 中图分类号：TP311 文献标识码：A DOI ：10.3969/j.issn.1004-2970.2016.03.001 关联规则分析由美国科学家Agrawal 等人于 1993年首先提出［1］ ，关联规则反映了一个事物与其他事物之间的相互依存和关联性，若两个或者多个事物之间存在一定的关联性，则其中一个事物能够通过其他事物预测到。 关联规则分析的典型应用场景是购物篮分析，通过分析顾客购物时放入购物篮中不同商品之间的关联性，可以发现隐藏在顾客背后的购物习惯。通过分析那些经常同时被顾客频繁购买的商品，可以 为零售商制定销售策略提供依据［2］ ，如，通过对商品销售进行关联分析，能够为零售商提供商品优惠促销组合推荐，发现更多的潜在客户，实现交叉销售，指导商场货架摆放位置等。 由于关联规则分析得到的关联模式形式简洁直观、易解释和理解，并可以有效发现大量数据背后 的关联性，因此，关联规则分析已经成为近年来数据挖掘领域中的一个热点。 1 关联规则算法 1.1 关联规则的基本概念 关联规则的一般形式化描述为［2］ ：设集合I 为项目集，{}m i i i I ,,,21 =，其中，元素k i （k =1,2, ,m ）表示一个项目。若I X ?，则称集合X 为项集。当 k X =，则称集合X 为k 项集。事务二元组）（X tid T ,=，tid 是事务唯一的标识符，称为事务号。 事务集{}n t t t D ,,,21 =是由事务n t t t ,,,21 组成的集合。关联规则可以描述为蕴涵式：B A ?，其中，I A ?,I B ?，并且φ=B A ，其含义是项集A 的出现将导致项集B 的出现，A 称为规则的前项或先决 21.灰色系统关联度分析法 对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度，称为关联度。它描述系统发展过程中因素间相对变化的情况，也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度就小。灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的，两者的区别在于第一，它们的理论基础不同。关联度分析基于灰色系统的灰色过程，而相关分析则基于概率论的随机过程；第二，分析方法不同。关联分析是进行因素间时间序列的比较，而相关分析是因素间数组的比较；第三，数据量要求不同。关联分析不要求数据太多，而相关分析则需有足够的数据量；第四，研究重点不同。关联度分析主要研究动态过程，而相关分析则以静态研究为主。 因此，关联度分析适应性更广，在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。 21.1原理与方法简介 关联度分析一般包括下列计算和步骤：(1) 原始数据变换；(2) 计算关联系数；(3) 求关联度；(3) 排关联序；(4) 列关联矩阵。在应用中是否进行所有步骤，可视具体情况而定。 设有m 个时间序列 亦即 {{{1(0)2(0)m (0)X t X t X t ()},()},,()} (t =1, 2, …, N ) N 为各序列的长度即数据个数，这m 个序列代表m 个因素(变量)。另设定时间序列： {X 0(0)(t )} (t =1, 2, …, N ) 该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。关联度是两个序列关联性大小的度量。根据这一观点，可给关联度一个量化模型，其计算方法与步骤具体叙述如下： 1均值化变换。先分别求出各个序列的平均值，再用平均值去除对应序列中的各个原始数据，所得到新的数据列。 2指标差值处理。在均值化变换后得到的新数据列 中，用第一列的数据分别与其他列数据相减取绝对值 3 计算关联系数 经数据变换的母数列记为{X 0 (t )}，子数列记为{X i (t )}，则在t =k 时母序列{X 0 (k )}与子序列{X i (k )}的关联系数L 0i (k )可由下式计算,式中?0i (k )表示k 时刻两比较序列的绝对差， 即 ?0i (k )=∣x 0 (k )-x i (k )∣ (1 ≤ i ≤ m )； ?max 和?min 分别表示所有比较序列各个时刻绝对差中的最大值与最小值。因为比较序列相交，故一般取?min ＝0；ρ称为分辨系数，其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真，提高关联系数之间的差异显著性，ρ∈(0, 1)，一般情况下可取0.1~0.5。本文取0.5。 分析结果 不难看出，关联度与下列因素有关： 1) 母序列X 0不同，则关联度不同； 2) 子序列X i 不同，则关联度不同； 3) 参考点0 (或数据变换)不同，关联度不同； 4) 数据序列长度N 不同，关联度不同； 5) 分辨系数ρ不同，关联度不同。 L k k i i 0 0 ( ) ( ) min max max = + + ? ρ? ? ρ? 摘要关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。在关联规则挖掘算法中，Apriori算法是最常用的，Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。 关键词关联分析 Apriori算法spss clementines12.0 相关性 关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。在关联分析中，建立“关联规则模型”分析数据，了解事物之间的相关程度。比如，进行市场调查解决营销问题上，在海量数据中利用模型发现内在的规律性，从而找出解决方案。 A => B [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] 式中A是规则前项（Antecedent），B是规则后项 (Consequent)。实例数表示所有购买记录中包含A的记录的数量。 支持度（Support）表示购买A的记录数占所有的购买记录数的百分比。 规则支持度（Rule Support）表示同时购买A和B的记录数占所有的购买记录数的百分比。 置信度（confidence）表示同时购买A和B的记录数占购买A记录数的百分比。 提升（Lift）表示置信度与已知购买B的百分比的比值，提升大于 1 的规则才是有意义的。 支持度 2% 意味着，所分析的记录中的 2% 购买了A。置信度 60% 表明，购买A的顾客中的 60% 也购买了B。如果关联满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，就说关联规则是有意义的。这些阈值可以由用户或领域专家设定。就顾客购物而言，根据以往的购买记录，找出满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则，就找到顾客经常同时购买的商品。 关联规则中的挖掘算法--Apriori算法 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。 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，产生只包含集合的项的所有规则，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。经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。 1.地梭梭生长量与气候因子的关联分析 下表为1995年3年梭梭逐月生长量（X0）、月平均气温（X1）、月降水量（X2）、月日照（X3）时数和月平均相对湿度（X4）的原始数据，试排出影响梭梭生长的关联序，并找出主要的影响因子。 灰色系统理论提出了灰色关联度的概念，它是提系统中两个因素关联性大小的量度，关联度的大小直接反映系统中的各因素对目标值的影响程度。运用灰色关联分析法进行因素分析的一般步骤为： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。（Y）设参考数列（又称母序列）为Y = {Y （k）| k = 1，2，Λ，n}；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（X）比较数列（又称子序列）Xi = {Xi（k）| k = 1,2,Λ,n}，i = 1，2，Λ，m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此为了保证结果的可靠性，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数。X 0（k）与x i （k）的关联系数 记，则 ，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体 取值可视情况而定。当时，分辨力最好，通常取ρ = 。 ξi（k）继比较数列xi的第k个元素与参考数列xo的第k个元素之间的关联系数。 第四步，计算关联度 因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下： 第五步，关联度排序 关联度按大小排序，如果r1 < r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。 在算出Xi（k）序列与Y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为Y（k）与Xi（k）的关联度。 本题解答过程： 第一步：数据处理 X 0（k）= {，，，，13，，18，，，，8，1 } X 1（k）= {，，10，，，，，，22，18，， } X 2（k）= {17，，，，，，，，，，， } X 3（k）= {，，，137，，，，，，84，， } X 4（k）= {81，79，75，75，77，79，83，86，83，82，81，82} 关联交易的法律规制与投资案例分析 目录 一、法律法规对关联方的认定 (2) （一）《公司法》、《企业会计准则》对关联方的认定 (2) （二）证监会、证券交易所对关联方的认定 (3) （三）会计准则与证监会、交易所规则的简要对比 (5) 二、法律法规对关联交易的限制性规定 (6) （一）总体要求 (7) （二）程序合法 (7) （三）定价公允 (8) （四）信息披露真实、准确、完整 (8) （五）不影响独立性及持续盈利能力 (9) （六）募投项目不会导致关联交易增加 (10) 三、关联交易获得认可案例的实证分析 (10) （一）总体分析 (10) （二）案例分析 (11) 四、关联交易被否案例的实证分析 (13) （一）总体分析 (13) （二）案例分析 (14) 五、关联交易的解决措施 (16) 一、法律法规对关联方的认定 （一）《公司法》、《企业会计准则》对关联方的认定 根据《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第1号―招股说明书》（以下简称《准则第1号》）第五十三条的规定，在IPO时，拟上市公司应根据《公司法》、《企业会计准则》的相关规定披露关联方、关联关系和关联交易。 《公司法》第二百一十七条（四）规定：“关联关系，是指公司控股股东、实际控制人、董事、监事、高级管理人员与其直接或者间接控制的企业之间的关系，以及可能导致公司利益转移的其他关系。但是，国家控股的企业之间不仅因为同受国家控股而具有关联关系”。 《公司法》对关联方及关联关系的规定较为原则。在企业申请公开发行时，具体判断关联方的标准是《企业会计准则第36号——关联方披露》（以下简称《企业会计准则》）。《企业会计准则》第二章对关联方进行了详细的界定。其中，第三条按照控制、共同控制和重大影响三种类型对关联方进行划分，第四条列举了常见的十种关联方，第五条和第六条规定了不构成关联方的四种情形。 关于关联分析的研究综述 引言 从信息处理的角度，人们更希望计算机帮助我们分析数据、理解数据，帮助我们基于丰富的数据作出决策，做人力所不能及的事情。于是，数据挖掘——从大量数据中用非平凡的方法发现有用的知识——就成了一种自然的需求，它的主要目的便是从庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，找出其中的知识，并根据不同的问题建立不同的模型，以提供决策时的依据，数据挖掘对组织及决策行为将有相当大的帮助。 数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），知识发现的一般步骤为：数据抽取，数据清理，数据设计，算法设计，算法运行，结果分析。 1.数据挖掘 数据挖掘的核心步骤是算法的设计阶段，一个好的算法（速度快、伸缩性好、结果容易使用且符合用户的特定需求）是影响数据挖掘效率的最重要因素。数据挖掘是一个循环过程，如果用户对结果不满意，可对数据库进行重新挖掘。 从数据库中发掘的规则可以有以下几种：特征规则、区分规则、聚类规则、关联规则和进化规则等。关联规则是比较新的一种，它的形式简洁，易于解释和理解并可有效捕捉数据间的重要关系。 2.关联规则 关联规则挖掘最相关的三个重要的研究领域是：统计学（Statistics），机器学习(Machine Learning)（或称人工智能，Artificial Intelligent）及数据库（Database）。关联规则挖掘与统计学和机器学习的共同特点是：都是从数据集中发现知识。 2.1基本概念 Agrawal等人于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，是数据挖掘的一个重要研究领域。它反映出一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其它事物预测到。具体描述为：设I={i1，i2，…，im}是二进制文字的集合，其中的元素称为项(item)。记任务相关的数据D为交易T(transaction)的集合，这里交易T是项的集合，并且T?I。每个交易都有一个唯一的标识，如交易号，记作TID。设X是一个I中项的集合，如果X?T， 上市公司关联方交易信息披露的规范摘要：关联方交易是一种特殊的交易形式，己为社会广泛关注。通过分析 目前我国上市公司在关联关系及其交易信息披露方面存在的问题，揭示了不充分披露关联交易信息的危害，进一步从完善信息披露制度、制定关联交易定价 政策、加大关联交易审计力度等方面提出了规范上市公司关联交易及其信息披露的建议。 关键词：上市公司；关联方交易；信息披露 上市公司关联交易一直是市场关注的热点问题，关联方交易在各国的公司运作中都广泛存在。我国上市公司由于大部分是由原有的国有企业改制而成，上市公司与控股公司及其所属公司之间普遍存在千丝万缕的关联关系及其关联交易，利用关联交易来调节上市公司的业绩己是不争的事实。1997年5月，财 政部发布了《企业会计准则-----------关联方关系及其交易的披露》，同年7月， 中国证监会首次要求上市公司在中报中按照该准则详细披露关联交易事项，这 对我国证券市场会计信息披露的完善是一大进步。 1、关联方关系及其交易的特点 关联方交易是指在关联方之间发生转移资源或义务的事项，而不论是否收取价款。关联方交易是一种独特的交易形式，具体表现在 ①关联方之间进行交易在定价政策、结算方式及其支付手段等方面均可通过内部协商来进行选择，具有很大的灵活性，方式与过程往往比一般的市场交易简单直接，因而可以节约交易成本，提高企业的营运效益和盈利能力，增强企业的市场竞争能力[1]. ②关联方交易的双方尽管在法律上是平等的，但在事实上却不平等。在我国上市公司中，普遍存在着国家股和法人股等非流通股占主体地位，股权集中度过高，而社会公众股等流通股比重偏小且过于分散等缺陷，从而削弱了中小股东对不公平关联方交易进行监督制约的能力。关联方在利己动机的诱导下，往往滥用对公司的控股权，使关联方交易违背了等价有偿的商业条款，导致不公平、不公正的关联方交易的发生，进而损害了公司及其他利益相关者的合法权益。 ③上市公司与其母公司、兄弟公司、子公司之间关联交易涉及范围广、交易频繁、复杂、交易金额大，这在以往上市公司公布的年度财务报告中得到了反映[2].如中科健（中国科健股份有限公司）2001年销售给关联方产品共计129112万元，占该公司年度销售额的89. 36%;向关联方采购货物金额为35488 万元，占年度购货额的24. 01%. 2、存在的几个问题 数据关联 我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能，不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐，也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢？其实跟网站数据分析不无相关，我们可以来简单看一下它的原理和实现。 关联推荐在营销上被分为两类： 向上营销(Up Marke ting)：根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Ma rketing)：从客户的购买行为中发现客户的多种需求，向其推销相关的产品或服务。 向上营销是基于同类产品线的升级或优化产品的推荐，而交叉营销是基于相似但不同类的产品的推荐。举个简单的例子，可以看一下苹果的产品线： 当你购买一个ipod nano3的时候，向你推荐升级产品nano4、nano5或者功能类似的itouch 就叫做“向上营销”；而推荐Iphone、Mac或ipad的时候就是“交叉营销”了。 而关联推荐在实现方式上也可以分为两种：以产品分析为基础的关联推荐和以用户分析为基础的关联推荐。产品分析的关联推荐指的是通过分析产品的特征发现它们之间的共 同点，比如《Web Analytics》和《W eb Analytics 2.0》的作者都是Avinash Kaushik，而且书名都包含Web Analytics，都是网站分析类的书籍，同时也可能是同一个出版社……那么基于产品的关联就可以向购买了《W eb Analytics》的用户推荐《W eb Analytics 2.0》。而基于用户分析的推荐是通过分析用户的历史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书，那么就可以基于这个发现进行推荐，这种方法就是数据挖掘中的关联规则（Association Rule s）挖掘，其中最经典的案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事。 目前很多的关联推荐还是基于产品层面的，因为实现上更为简单（对于网站而言，产品数据明显少于用户行为数据，而且可能相差好几个数量级，所以分析工作就会轻很多），基于产品的推荐更多地以上面所述的两种营销手段来实现，更偏向于传统的“推式”营销（个人对这种营销方式比较没有好感，尤其“捆绑销售”之类）。 基于用户行为分析的关联推荐 所以个人更偏向于基于用户分析的实现方式，这样更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好的选择它们需要的产品，并由用户决定是否购买，也就是所谓的“拉式”营销。通过向用户推荐产品或服务，激发用户的潜在需求，促使用户消费，更加符合“以用户为中心”的理念。所以下面主要简单描述下以用户行为分析为基础的关联推荐，无论你是电子商务网站或是其他任何类型的网站，其实都可以实现这个功能，只要你具备以下前提： 1. 能够有效地识别网站用户； 2. 保留了用户的历史行为数据（点击流数据（clickstream）或运营数据（outcomes））； 3. 当然还需要一个不错的网站数据分析师。 这里以电子商务网站为例来说明一下关联规则的具体实现。目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能，而购物的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识别提供了最为有效的标示符——用户ID（关于用户识别的方法，请参考这篇文章——网站用户的识别）；同时网站会把所有用户的购物数据储存在自己的运营数据库里面，这个为用户行为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。所以满足了上述的前两个条件，我们就可以着手进行分析了。 关联规则的实现原理是从所有的用户购物数据中（如果数据量过大，可以选取一定的时间区间，如一年、一个季度等），寻找当用户购买了A商品的基础上，又购买了B商品的人数所占的比例，当这个比例达到了预设的一个目标水平的时候，我们就认为这两个商品是存在一定关联的，所以当用户购买了A商品但还未购买B商品时，我们就可以向该类用户推荐B商品。如下图： 21.灰色系统关联度分析法 对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度，称为关联度。它描述系统发展过程中因 素间相对变化的情况，也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度就小。灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的，两者的区别在于第一，它们的理论基础不同。关联度分析基于灰色系统的灰色过程，而相关分析则基于概率论的随机过程；第二，分析方法不同。关联分析是进行因素间时间序列的比较，而相关分析是因素间数组的比较；第三，数据量要求不同。关联分析不要求数据太多，而相关分析则需有足够的数据量；第四，研究重点不同。关联度分析主要研究动态过程，而相关分析则以静态研究为主。 因此，关联度分析适应性更广，在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。 21.1原理与方法简介 关联度分析一般包括下列计算和步骤：(1) 原始数据变换；(2) 计算关联系数；(3) 求关联度；(3) 排关联序；(4) 列关联矩阵。在应用中是否进行所有步骤，可视具体情况而定。 设有m 个时间序列 t n x x x x x x x x x x x x t t n t n n m m n m 12 1112211122221 2 ()()()()() () ()()() ()()() 亦即 {{{1(0)2(0)m (0) X t X t X t ()},()},,()} (t =1, 2, …, N ) N 为各序列的长度即数据个数，这m 个序列代表m 个因素(变量)。另设定时间序列： {X 0(0)(t )} (t =1, 2, …, N ) 该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。关联度是两个序列关联性大小的度量。根据这一观点，可给关联度一个量化模型，其计算方法与步骤具体叙述如下： (1) 原始数据变换 由于系统中各因素的量纲(或单位)不一定相同，如劳动力为人，产值为万元，产量为吨 等，且有时数值的数量级相差悬殊，如人均收入为几百元，粮食每公顷产量为几千公斤，费用为几十万元，有些产业产值达百亿元，有些产业才几万元，等等，这样的数据很难直接进行比较，且它们的几何曲线比例也不同。因此，对原始数据需要消除量纲(或单位)，转换为可比较的数据序列。目前，原始数据的变换有以下几种常用方法： a)均值化变换。先分别求出各个序列的平均值，再用平均值去除对应序列中的各个原始数据，所得到新的数据列，即为均值化序列。其特点是量纲为一，其值大于0，并且大部分近于1，数列曲线互相相交。 b)初值化变换。分别用同一序列的第一个数据去除后面的各个原始数据，得到新的倍数数列，即为初值化数列。量纲为一，各值均大于0，且数列有共同的起点。灰色关联分析法原理及解题步骤
浅议灰色关联度分析方法及其应用
典型关联分析
灰色关联度分析讲解
银行客户案例_关联分析
最新数据挖掘考试题目——关联分析资料
关联方交易案例分析
融合客户群体特征的商品关联分析
关联度分析
关联分析解析
灰色关联度分析解法及详细例题解答
关联交易的法律法规汇编与投资案例分析
关联分析
上市公司关联方交易信息披露的规范
关联分析
.灰色系统关联度分析法