关联分析是一种统计技术，用于探索数据的隐含信息，以及分析多个项目之间的因果关系，发现数据中的有趣关联关系。其主要目的是发现数据中的隐藏规则，例如数据的先后联系，发现给定的数据中的模式，以及挖掘隐藏的关联规律等。它包括早期规则挖掘、关联分析、关联规则等内容，一般用来帮助企业或者组织分析客户行为，最终获得用户购买行为的可靠模型，同时在促销、市场segmentation等方面提供支持。 关联分析在实际应用中，可以被用于研究交易数据，以及在客户满意度，市场营销和目标客户分析等方面有非常深厚的应用。比如，在电商领域，关联分析可为商家提供商品推荐，以及基于相关性的营销策略，从而提高客户使用体验，或者改善客户服务质量，从而影响营销效果。此外，关联分析还可用来挖掘数据仓库中的知识，给出可行的改进建议，提升效率和收益。 拓展知识：关联分析的实施步骤通常包括数据清洗，关联分析，规则挖掘和可视化四个步骤。首先，在数据清洗中，需要进行特征选择和数据预处理，确保数据的准确性和可靠性；然后，利用关联分析算法进行数据挖掘，从中发现复杂的联系；接着，使用规则挖掘算法发现关联规则，判断购买行为；最后，使用可视化表示方式将结果呈现给用户，以便于进行数据分析解读。