和掌握事物的发展规律等等，这就是寻找关联规则的基本意义。关联规则的实际应用包括交叉销售邮购目录的设计商品摆放流失客户分析基于购买模式进行客户区隔等等关联规则的目的在于在个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析，我们分析品牌及行为类型用户的关系，对用户进行个关联分析，比较件商品购买的条件，购买另件的可能性。通过这些结论，的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。级标题。三号宋体加粗，倍行间距，段前段后各空行正文字体为宋体号，倍行距，首行缩进字符。数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果，例如，预测位新的顾客是否会在家百货公司消费元以上。数据挖掘要解决的问题面临新的数据集带来的问题时，传统的数据分析技术常常遇到实际问题。下面是些具体的问题，他们引发了人们对数据挖掘开展研究。可收缩由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法。使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度。高维性现在，常常遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据就直接由列和列进行关联分析。算法的选择在我们的参考文献中，讲述了以下的几种主要算法，我们在其中挑选了种适合这个课题的相对有效的算法，进行研究。在关联规则分析在网络购物行为影响因素分析中的应用这章节主要介绍了算法。在聚类分析在网络购物行为结果分析中的应用这章节主要应用了算法和算法。在分类预测方法在网络购物潜在客户挖掘中的应用这章节主要介绍算法。因为我们主要进行的事关联规则分析，之前还有进行相应的聚类分析，但是发现结果并不怎么理想，所以最后选择是关联分析，选用算法。算法是种经典的生成布尔型关联规则的频繁项集项集任意项的集合项集包含个项的项集频繁项集满足最小支持度的项集。挖掘算法。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，其中每条规则的右部只有项，这里采用的是中规则的定义。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致谢摘要随着网络的迅猛发展，依托于网络的网络购物做为种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内都在飞速的发展。网络购物行业也越来越得到更多人的关注。与此同时，各种研究方法数据分析方法也被运用到了关于网络购物的研究当中。数据挖掘技术作为种新的数据分析方法逐步应用到网络购物的分析中，抽取规律预测趋势发现模式，这对促进网络购物行业的健康有序发展是十分有益的。本论文主要使用数据挖掘关联规则的方法，借助工具，以阿里巴巴大数据竞赛的真实数据为基础，对天猫用户购物行为进行了研究分析,预测出天猫用户的偏好购物及定的规律性。关键词数据挖掘，天猫，行为分析，关联分析级标题。三号宋字居中，加粗，行距倍，段前后行距。中文摘要不超过字，小四号宋体字行距倍。中文摘要和关键词是对毕业论文设计研究课题的内容方法和观点以及取得的成果和结论的概括性综述。关键词三字加粗。个关键词，之间用逗号或空格分隔，小四号宋体字行距倍。,,级标题小四号字，行距倍，两端对齐。引言计算机与网络技术的高速发展，特别是电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用，使得些网上购物交易平台速普及也获得众多人的追捧。在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家，这样就使企业面临个问题如何才能把大量的数据资源，转化成自身价值呢要想使数据真正成为个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对人们被数据淹没，人们却饥饿于知识的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。阿里巴巴是中国最大和世界第二大网络公司，在年的双十节日中，小时亿，小时不到突破亿小时实现亿，追平去年成绩小时达到亿，超过阿里官方预期而年双十期间快件业务量将突破亿件，从顺丰韵达及申通等快递企业为了备战双十，很多提早个月就都已开始储备车辆人员场地，制订方案。年月日，阿里巴巴双十全天交易额亿元。如此大的交易数据正是我们分析研究的最好对象，阿里巴巴如此大的交易，肯定会有不小的回头客，而数据挖掘可以挖掘潜在的客户，以及做出定的预测，在定的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。本文主要采用的是数据挖掘中的关联规则的方法，人们通过发现关联的规则，可以从件事情的发生，来推测另外件事情的发生，从而更好地了解。为打杆模柄内六角螺钉冲大孔凸模垫板小孔凸模凹模凸凹模固定板圆柱销活动挡料销卸料螺钉弹簧凸模镶块工作原理该模具为倒装复合摸，冲压时可自动送料，板料由卸料板上的活动挡料销挡料送进。工作时上模下行，由凸凹模落料凹模冲孔凸模完成落料冲孔，使工件成型，工作完成后上模上行，当滑块碰到上死点时，打杆和推板开始工作，将工件从凹模内推出落下，冲孔废料从工作台孔内直接落下。郑郑州航空工业管理大学州航空工业管理大学模具材料的选用利用模具生产制品零件，其模具质量的好坏，寿命的长短，直接关系到产品制造精度性能和成本。是提高劳动生产率降低消耗创造效益，尽快使产品占领市场的重要性条件。而模具的质量使用寿命制造精度及合格率很大程度上取决于设计时对模具材料的选用热处理工艺要求模具零件配合精度及公差等级的选择和表面质量要求。冷冲模材料应具有的性能冷冲模包括冲裁模弯曲模拉深模成形模和冷挤压模等。冷冲模在工作中承受冲击拉深压缩弯曲疲劳磨擦等机械的作用。模具常常发生脆断堆塌磨损啃伤和软化等形成的失效。因此，作为冷冲模主要材料的钢材，应具有的性能。应具有较高的变形抗力主要抗力指标包括淬火回火抗压强度弯强度等。其中硬度是模具注意重要的抗力指标，高的硬度是保持模具耐磨性的必要条件。工作零件热处理后的硬度在强度和抗弯强度才能保证模具具有较高的变形能力。应具有较高的断裂抗主要抗力指标有材料的抗冲击性能抗压强度抗弯强度断裂抗力和冲击载荷下抵抗模具裂纹产生个特性，也是作为防止断裂的个重要依据。其基体中碳含量越高冲击韧性越高。故对韧性的要求应依据载荷较大的冷冲镦及剪切模易受偏心弯曲载荷细长凸模或有应力集中的模具，都需要有较高的韧性。应具有较高的耐磨性和抗疲劳性能对于在定条件下工作的模具钢，为了提高耐磨性，需要在硬度高的基体上均匀分布有大量细小硬的碳化物相同硬度下，提高钢的性能是模具在交变应力条件下产生的疲劳破坏，如模具长期使用有刮痕凹槽等应具有较好的冷热加工工艺性钢材的加工性能包括可锻性可加工性淬透性淬硬性较小的脱碳敏感性和较小变形倾向等，以方便模具的加工，易于成形及防止热处理后变形等。总上所述凸凹模采用工作部分局部淬火，硬度材料也用淬火变形小的模具钢。郑郑州航空工业管理大学州航空工业管理大学模具的装配与检测模具的装配复合模是指在冲床次行程中冲制产品两道或两道以上工序的冲模，这种模具结构复杂，装配要求高，但由于模具生产率高，各内外型面间的相对位置精度高，故广泛应用于精密零件的加工。本模具为落料冲孔复合模其装配般按下面的步骤进行装配压入式模柄，垂直上模座端面，装后同磨大端面齐平。将凸模装入凸模固定板，保持与固定板端面垂直，同磨端面平齐将凸凹模装在固定板上，并保持与固定板端面垂直，同磨端面齐平。④确定凸凹模固定板在下模座上的位置，用平行夹板夹紧，作凸凹模固定板上的螺孔和下模座上的螺钉过孔，并保持孔位置致。划下模板漏料孔线，加工漏料孔，按凸凹模的孔每边加大约。按凹模上的孔引作凸模固定板和上模座的螺钉过孔。将和掌握事物的发展规律等等，这就是寻找关联规则的基本意义。关联规则的实际应用包括交叉销售邮购目录的设计商品摆放流失客户分析基于购买模式进行客户区隔等等关联规则的目的在于在个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析，我们分析品牌及行为类型用户的关系，对用户进行个关联分析，比较件商品购买的条件，购买另件的可能性。通过这些结论，的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。级标题。三号宋体加粗，倍行间距，段前段后各空行正文字体为宋体号，倍行距，首行缩进字符。数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果，例如，预测位新的顾客是否会在家百货公司消费元以上。数据挖掘要解决的问题面临新的数据集带来的问题时，传统的数据分析技术常常遇到实际问题。下面是些具体的问题，他们引发了人们对数据挖掘开展研究。可收缩由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法。使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度。高维性现在，常常遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据就直接由列和列进行关联分析。算法的选择在我们的参考文献中，讲述了以下的几种主要算法，我们在其中挑选了种适合这个课题的相对有效的算法，进行研究。在关联规则分析在网络购物行为影响因素分析中的应用这章节主要介绍了算法。在聚类分析在网络购物行为结果分析中的应用这章节主要应用了算法和算法。在分类预测方法在网络购物潜在客户挖掘中的应用这章节主要介绍算法。因为我们主要进行的事关联规则分析，之前还有进行相应的聚类分析，但是发现结果并不怎么理想，所以最后选择是关联分析，选用算法。算法是种经典的生成布尔型关联规则的频繁项集项集任意项的集合项集包含个项的项集频繁项集满足最小支持度的项集。挖掘算法。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，其中每条规则的右部只有项，这里采用的是中规则的定义。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