关联规则：发现数据中的关联关系，优化营销策略

关联规则（Association Rule）是数据挖掘领域中的一种规则，用于发现数据集中元素之间的关联关系。关联规则通常用在市场篮子分析中，可以帮助企业发现商品间的关联关系，从而优化促销策略、提高销售额。

关联规则通常包含两个部分：前项和后项。前项是指在数据集中出现的某些元素（也称为'项集'），后项是指与前项同时出现的另外一些元素。例如，如果我们在一个超市的销售数据中发现了以下关联规则：

{啤酒} → {尿布}

这意味着购买啤酒的顾客很可能会同时购买尿布。因此，超市可以利用这一关联关系，将啤酒和尿布放在一起销售，从而提高销售额。

关联规则挖掘算法可以通过扫描数据集来发现频繁项集（即出现频率较高的元素组合），然后根据频繁项集生成关联规则。常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。