关联规则的实用性真是没话说，尤其是在做电商推荐、用户这些场景里，效果还挺的。Apriori 算法就比较经典，逻辑也不复杂，适合上手。你要是想理解为什么某些商品总是一起买，或者想优化下商品推荐，这篇资料真的蛮值得一看。

数据仓库里的关联规则，用的就是那种“如果 X 那么 Y”的套路，思路清晰，但其实背后靠的是挺严谨的数学支持，比如置信度和支持度。如果你经常和大数据打交道，理解这些指标的意义挺关键的。

挖掘过程一般分两步，先搞出频繁项集，再生成规则。简单说就是找出哪些组合常出现，看看它们之间有没有可靠的关系。用Apriori能一步步把组合筛出来，也有像FP-growth、Eclat这样的改进版，效率更高。

比如做购物篮的时候，你可以用它搞清楚用户喜欢买啥搭配，比如“买啤酒的一般也买薯片”，还能用在 CRM、推荐系统里，帮你挖掘客户潜在需求。

啊，如果你最近在琢磨数据挖掘，尤其是想从数据里找模式，这套资料还蛮靠谱的。建议你顺带也看看下面几篇扩展文章，理解会更透彻：

如果你刚好在做推荐系统或者市场的活，可以拿它当参考资料，好上手也挺实用。