在您的 IBM® WebSphere® Commerce 数据库中所隐藏的东西是信息的固有价值所在，使用简单的分析是看不到模式的。这个信息帮助您更好的了解客户，并更准确的瞄准市场行为。数据挖掘是从大量的数据中萃取知识的一种科学。
数据挖掘是包含许多技术的多学科领域。关联规则是在数据挖掘中所使用的一种技术，并对电子商务事务信息非常有用。关联规则描述可能一起发生的事件。它们是形式为：X => Y 的正式的语句，也就是如果 X 发生，那么 Y 有可能发生。
为何使用关联规则进行挖掘？
一个典型的例子是在超市里一起购买某某商品。您可能已经想到当购物者购买热狗时，他也很有可能购买热狗小面包。但是销售小组所没有预期到的购物者想要一起购买的其他成组的商品是什么？一个经常被引用的例子是，在美国通常一起购买啤酒和尿布。 数据挖掘研究院
电子商务站点可以很明显的从强大的关联规则中的受益。您可以使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。您也可以使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。 数据挖掘研究院
您可以针对 WebSphere Commerce 操作数据库实现关联规则挖掘，或更进一步，针对 WebSphere Commerce Analyzer 数据集市。当针对数据集市运行时，没有嵌入产品系统可以利用历史数据来帮助识别过去的倾向。
背景
挖掘关联规则需要两方面的数据，事务及该事务中所包含的信息。在 WebSphere Commerce 中您可以使用存储在 WebSphere Commerce Analyzer 数据集市的 WCA.FACT ORDERITEMS 表中的 ORDER ID 和 PRODUCT ID 字段。有两个与关联规则相关的衡量标准：
要进行交叉销售市场活动，我们最感兴趣的是关联规则的可信度，并且在我们的样例中也将重点放在它上面。 数据挖掘实验室
先决条件 数据挖掘实验室
在本指南中您需要使用下面的软件：
逐步的介绍
下面的步骤将引导您通过使用 DB2 Intelligent Miner（下面称作 Intelligent Miner）定义数据的流程，通过它您可以分析及定义您可以应用到数据集的挖掘模型。Intelligent Miner 将派生出一些关联规则，您可以使用它们来深入了解顾客的购买习惯。
登录到 DB2 Intelligent Miner
创建数据 数据挖掘研究院
Intelligent Miner 需要被分析数据的描述。从 Create 菜单中选择 Data 。在向导中，按照如下步骤进行：
创建挖掘模型
挖掘模型描述了您将使用的数据，还有其他为运行模型所必需的输入参数。从
