模型探索Oracle关联与发散分析之不同模型（oracle关联发散几种）

在数据分析领域中，Oracle关联分析和发散分析是两种常用的模型。虽然它们都是基于数据关系来进行分析，但是它们的方法和目的却有所不同。在本文中，我们将探索这两种模型的区别，并且给出相关的代码实现。

Oracle关联分析

Oracle关联分析（Association analysis）是指通过挖掘数据中的关联规则，来发现数据之间的潜在联系和依赖关系。它的目的是推断出两个或多个变量之间的关系，从而帮助解释数据中的复杂关系。

举个例子，假设你是一家超市的经理，你希望了解如果一个人购买了牛奶，那么他们还会购买哪些其他商品。这样你可以在布局时让这些商品放在一起，以提高销售额。这就是一个典型的关联分析的场景。

在Oracle中，我们可以使用Apriori算法来实现关联分析。Apriori算法可以自动地从数据集中发现频繁项集，并按照置信度进行筛选出来。以下是一个简单的关联分析代码示例：

“`sql

SELECT *

FROM (

SELECT item_1, item_2, COUNT(*) AS freq

FROM transactions

GROUP BY item_1, item_2

) t

WHERE freq > 1000

ORDER BY freq DESC;

以上代码中，我们查询了购买同一时刻出现的商品对，并根据出现次数筛选了频繁项集。

发散分析

与关联分析不同，发散分析（Divergence analysis）是一种用于发现数据之间的差异性的分析技术。发散分析可以帮助我们找出数据中的异常情况和不符合规律的行为，以及在数据的多个维度中找出重要的特征。

比如说，假设你是一家电商公司的数据分析师，你希望了解哪些用户的购买行为与大多数用户的购买行为不同。这样你可以对这些用户的行为进行深入分析，找出其中的原因，以制定相应的营销策略。这就是一个典型的发散分析的场景。

在Oracle中，我们可以使用离群值检测算法来实现发散分析。离群值检测算法可以检测数据中与其他数据有不同的数据点，并将其标记为异常值。以下是一个简单的离群值检测代码示例：

```sql
SELECT *
FROM (
    SELECT user_id, AVG(amount) AS avg_amt, STDDEV(amount) AS std_amt
    FROM transactions
    GROUP BY user_id
) t
WHERE amount 
ORDER BY amount;

以上代码中，我们按照用户ID分组，并计算了每个用户的平均交易金额和标准差。然后，我们筛选出了金额小于平均值减去三倍标准差的交易，将其标记为异常值。

总结

在数据分析领域中，Oracle关联分析和发散分析是两种常用的模型。关联分析是为了发现数据之间的联系和依赖关系，而发散分析是用于发现数据中的异常情况和不符合规律的行为。在运用时，我们需要根据具体的场景选择不同的模型，并且选择相对应的算法来实现。在Oracle中，我们可以使用Apriori算法来实现关联分析，使用离群值检测算法来实现发散分析。