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Andrei de Alencastro Graça
Mineração de Dados em Cestas de Compras
Monografia de Final de Curso
26/10/2011
Monografia apresentada ao Departamento de Engenharia Elétrica da PUC/Rio como parte dos requisitos para a obtenção do título de
Especialização em Business Intelligence.
Orientadora:
Karla Figueiredo
2
AGRADECIMENTO
Primeiramente agradeço a Deus por ter me dado mais essa
oportunidade em minha vida. Agradeço também a minha querida esposa
Andréa e a minha filha Lara, que me insentivaram para que eu cumprisse
mais esta trajetória acadêmica/profissional. Com elas tudo faz mais
sentido em minha vida. Agradeço a professora Karla por ter me
coordenado no desenvolvimento deste trabalho e por fim, agradeço aos
coordenadores do curso BI-Master Marley e Marco.
.
3
RESUMO
Os sistemas de informações podem auxiliar as empresas a definirem
suas estratégias de atuação no mercado ou até mesmo auxiliar os
analistas de negócio a tomarem decisões a partir da utilização de
ferramentas analíticas. Mas para isso há uma necessidade de
informações internas e externas, em um curto espaço de tempo. Essa
necessidade surge pelo fato das rápidas mudanças que ocorrerem no
mercado e pela alta competitividade entre as organizações.
Ao longo do tempo, observou-se o desenvolvimento de diferentes
tipos de sistemas de informações para auxiliarem as empresas, tanto no
processo operacional, como no processo gestão estratégica.
Com essa motivação este trabalho visa apresentar a técnica de
descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD) como ferramenta
de analise de cesto de compras auxiliando a gestão estratégica de
empresa varejista, através da identificação de padrões válidos, novos e
úteis a partir de uma base de dados gerada pelas transações de suas
operações comerciais.
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Sumário
1.INTRODUÇÃO ................................................................................................................................ 5 1.1.MOTIVAÇÃO ................................................................................................................... 8 1.2.OBJETIVOS DO TRABALHO ........................................................................................... 9 1.3.ORGANIZAÇÃO DA MONOGRAFIA ................................................................................ 9
2.DESCRIÇÃO DO PROBLEMA .......................................................................................................10 3.ENTENDIMENTO DO NEGÓCIO E DADOS ..................................................................................12
3.1.SINTEGRA .....................................................................................................................12 4.PREPARAÇÃO DOS DADOS ........................................................................................................15
4.1.FERRAMENTA DE TRANSFORMAÇÃO ........................................................................16 5.MODELAGEM................................................................................................................................17
5.1.EXTRAÇÃO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO .................................................................18 5.2.FATOR DE SUPORTE ....................................................................................................19 5.3.CONFIANÇA DE UMA REGRA .......................................................................................20 5.4.O MODELO SUPORTE-CONFIANÇA .............................................................................20 5.5.LIFT ................................................................................................................................21 5.6.ALGORITMO APRIORI ...................................................................................................22 5.6.1.OBTENÇÃO DOS CONJUNTOS FREQUENTES .........................................................25 5.6.2.GERAÇÃO DAS REGRAS A PARTIR DOS CONJUNTOS DE ITENS
FREQUENTES .................................................................................................................................28 5.6.3.FERRAMENTA DESENVOLVIDA ARPIORIV1.1 ..........................................................30
6.AVALIAÇÃO ..................................................................................................................................32 7.TRABALHOS FUTUROS ...............................................................................................................39 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................................................41 ANEXOS...........................................................................................................................................43
ANEXO I – FERRAMENTA DE TRASFORMAÇÃO - PREPARAR ARQUIVO ........................43 ANEXO II – ALGORITMO APRIORI ......................................................................................48 ANEXO III – ARQUIVO RESULTADO DO PROCESSAMENTO DO ARPIORI ......................59 ANEXO IV – FERRAMENTA DE PÓS PROCESSAMETO – TRADUZ
RESULTADO ....................................................................................................................................89 ANEXO V – REGRAS DE ASSOCIAÇÃO .............................................................................94 REGRAS DE ASSOCIAÇÃO I: 1 ITEM NO ANTECEDENTE E 1 ITEM NO
CONSEQUENTE ..............................................................................................................................94 REGRAS DE ASSOCIAÇÃO II: 1 ITEM NO ANTECEDENTE E 2 ITENS NO
CONSEQUENTE ............................................................................................................................101 REGRAS DE ASSOCIAÇÃO III: 2 ITENS NO ANTECEDENTE E 1 ITEM NO
CONSEQUENTE ............................................................................................................................104 REGRAS DE ASSOCIAÇÃO IV: 1 ITEM NO ANTECEDENTE E 3 ITENS NO
CONSEQUENTE ............................................................................................................................107 REGRAS DE ASSOCIAÇÃO V: 2 ITENS NO ANTECEDENTE E 2 ITENS NO
CONSEQUENTE ............................................................................................................................107 REGRAS DE ASSOCIAÇÃO VI: 3 ITENS NO ANTECEDENTE E 1 ITEM NO
CONSEQUENTE ............................................................................................................................108
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1. INTRODUÇÃO
O volume de dados armazenados nas organizações tende a ser
cada vez maior. Este fato ocorre devido às organizações terem a
necessidade de armazenarem o histórico de suas atividades, bem como
os resultados dos processos desempenhados por ela mesma e também
pela interação com seus clientes e fornecedores, além de eventuais
parcerias com outras organizações. Outro fato que favorece este
crescimento no volume de dados pode ser verificado na queda do custo
dos dispositivos de armazenamento e avanços na área de Tecnologia da
Informação (TI).
Os seres humanos, de uma forma geral, possuem pouca habilidade
para analisar manualmente tamanha quantidade de dados e, assim,
muitas informações, possivelmente úteis, são desperdiçadas, ficando
ocultas dentro das bases de dados das organizações.
Em consequência disto, com a expansão do volume de dados,
cresce também a necessidade de desenvolver novas ferramentas e
técnicas de extração de conhecimento a partir de dados armazenados.
Estas ferramentas e técnicas têm se mostrado cada vez mais
indispensáveis, juntamente com o processo de descoberta de
conhecimento em base de dados, conhecido também como processo de
KDD, (abreviatura da expressão, em inglês, Knowledge Discovery in
Databases).
Tendo em vista o exposto, a dificuldade em extrair esse
conhecimento nos dados é cada vez maior, tornando-se ainda mais
complexa pelo fato destes dados estarem normalmente espalhados em
diferentes sistemas em diversos setores de uma empresa. A integração
destes dados pode ser necessária se, no processo de tomada de decisão,
for necessária uma visão ampla da empresa, ou do negócio. Esta
integração pode ocorrer, por exemplo, com a implantação de sistemas
coorporativos ou pela construção de um repositório de dados, capazes de
abranger todas as áreas de uma empresa. Em alguns casos esta
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integração pode não ser necessária, como, por exemplo, em uma base
única de dados de transações de vendas.
A cada dia novos investimentos estão sendo realizados em pesquisa
para o desenvolvimento de técnicas computacionais para explorar as
bases de dados disponíveis. Isto permite um suporte cada vez maior aos
tomadores de decisões das empresas. Um grupo de técnicas
desenvolvidas para este fim recebe a denominação de Mineração de
Dados (Data Mining), que corresponde a uma analogia ao processo
tradicional de mineração, em que ocorre a extração de minérios valiosos
da Terra. No caso da mineração de dados, os “minérios valiosos” são os
padrões escondidos nos dados que, de alguma forma, podem ser
extraídos.
Segundo FAYYAD et al. (1996) mineração de dados refere-se a uma
etapa do processo de KDD com a aplicação de algoritmos específicos
para extração de dados padronizados.
A mineração de dados vem sendo utilizada nas mais diversas áreas,
como bioinformática, medicina, astronomia, análise de logs da web,
pesquisa operacional, dentre outras. É importante mencionar que, para a
aplicação da mineração nos dados nesse trabalho, é realizada sob um
arquivo de dados contendo informações transacionais de cesta de
compras de um supermercado.
O processo de KDD será aplicado neste trabalho tomando como
base a metodologia CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for
Data Mining), que foi concebida em 1996 pelo consórcio composto por
NCR Systems Engineering Copenhagen, DaimlerChrysler, SPSS e OHRA
Verzekeringen en Bank Groep B.V. Segundo a metodologia CRISP-DM, o
ciclo de vida de um projeto de KDD é dividido em seis fases
denominadas: Entendimento do Negócio, Entendimento dos Dados,
Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação e Implantação,
demonstradas na Figura 1.1.
7
Figura 1.1: Processo de KDD - CRISP-DM (CHAPMAN et al., 2000).
A escolha desta metodologia como base deste trabalho foi motivada
pela clara divisão das fases do processo de KDD, além de ser uma
metodologia bem documentada e intuitiva.
Como etapa preliminar deste trabalho, houve um estudo para
identificar e caracterizar o negócio, cuja uma base de dados contendo
informações de vendas do varejo será o objeto do estudo desse trabalho.
Este estudo preliminar é importante para se conhecer e entender o
domínio e escopo do objeto de estudo. Após este entendimento, é
realizada a etapa de Análise da Base de Dados, que definirá o escopo
dos dados alvos. Estes dados serão transformados, se necessário, e
carregados na ferramenta construída para este trabalho.
Estes dados carregados na ferramenta serão tratados de forma que
possíveis ruídos sejam eliminados, que dados redundantes sejam
excluídos, que valores ausentes ou inconsistentes sejam tratados e,
ainda, será realizada a formatação dos dados conforme as necessidades
do algoritmo minerador. Esta extração, transformação e carregamento dos
dados são tarefas que correspondem à etapa de Preparação dos Dados.
Ao término da etapa anterior mencionada, será modelado e aplicado
o algoritmo minerador. Esta etapa é conhecida como Modelagem. Ao final
desta etapa são extraídos os padrões gerados pelo algoritmo. Esta
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extração é avaliada e são revistos os passos executados na sua
construção para verificar se o modelo obtido representa os objetivos do
negócio. O principal objetivo desta fase é determinar se existe alguma
questão de negócio importante que não foi considerada.
Após a fase de Avaliação do modelo, a fase Aplicação pode ser
usada para que o analista de negócio possa fazer recomendações ou
realizar ações baseadas na visão do modelo e dos resultados obtidos.
Esta fase não será aplicada, pois este trabalho tem caráter acadêmico.
Entretanto, alguns direcionamentos e observações serão feitas para
eventuais iniciativas de tomadas de decisão, tendo como base o modelo
extraído.
Para que o processo de KDD seja eficaz, e que se obtenha ao final
do processo padrões a partir da base de dados, as suas etapas devem
ser aplicadas sistematicamente.
1.1. MOTIVAÇÃO
Assumindo o consumo das pessoas como um fenômeno essencial
para a sobrevivência do comércio pode-se afirmar que uma das chaves
para o desenvolvimento de uma estratégia de sucesso é a compreensão
do comportamento do consumidor. Entretanto, conhecer os consumidores
e seus hábitos de consumo com o maior detalhamento possível demanda
tecnologia avançada e informação estruturada e disponível. As empresas
investem cada vez mais em pesquisas, sistemas de armazenamento,
sistemas de transmissão de informações e programas de treinamento
visando conhecer melhor seus consumidores e desenvolver estratégias
para obter vantagens competitivas sustentáveis perante seus
concorrentes. Nesse contexto, acredita-se que a tecnologia de descoberta
de conhecimento em bases de dados seja uma importante ferramenta de
auxílio à tomada de decisão gerencial e estratégica, com o intuito de
prover uma reação mais rápida e objetiva perante as tendências do
mercado.
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1.2. OBJETIVOS DO TRABALHO
A proposta deste trabalho é apresentar a aplicação da tecnologia
aos estudos sobre o comportamento do consumidor sob uma base de
dados varejista, que será capaz de realizar associações e descobrir
eventuais padrões de comportamento de compra e consumo, de forma a
dar subsídios para a tomada de decisão gerencial.
Os objetivos específicos propostos foram:
1. desenvolver e implementar, a partir de tarefa de mineração de
dados, um algoritmos minerador de dados;
2. realizar um estudo de caso através da execução de todas as
etapas do processo de KDD e utilização da ferramenta desenvolvida para
mineração de dados;
3. fornecer informações relevantes ao final do processo alvo do
estudo de caso;
5. realizar o passo inicial para a criação de uma ferramenta de
pesquisa em mineração de dados.
1.3. ORGANIZAÇÃO DA MONOGRAFIA
Este trabalho está organizado em cinco capítulos. Dessa forma,
cada capítulo corresponderá uma etapa do processo de KDD. O Capítulo
II mostra conceitos e as principais características e a descrição do
problema. O Capitulo III descreve o entendimento do negócio, a fonte dos
dados e a qualidade destes dados, o que representa a fase Entendimento
de Negócio e Dados. O Capítulo IV refere-se à etapa Preparação dos
Dados, etapa no qual realiza a formatação dos dados para que os mesmo
estejam aptos para serem minerados. O Capítulo V mostra a modelagem
e o desenvolvimento da ferramenta e a aplicação da mesma sob os dados
alvos, que representa a fase Modelagem. O Capítulo VI apresenta os
resultados alcançados e por fim, o Capítulo VII descrevem as
considerações finais do trabalho e trabalhos futuros.
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2. DESCRIÇÃO DO PROBLEMA
CARVALHO (2005) afirma que, até a década passada, o marketing
em empresas privadas era focado na compreensão das preferências e
necessidades dos clientes e, consequentemente, no esforço de vender
produtos e serviços que correspondessem às expectativas dos clientes.
Contudo, como resultado da globalização, da maior oferta de
fornecedores e do uso crescente de tecnologias de informação e
comunicação, os clientes ficaram menos sensíveis às variáveis como
preferência e necessidade, o que induz a empresa a ampliar o foco do
marketing para alcançar seus objetivos.
Para aumentar a vantagem competitiva de uma empresa em um
ambiente de constantes mudanças, os seus gestores devem tomar as
decisões corretas nos momentos certos, utilizando as informações
disponíveis. Desta forma, o sucesso poderá ser alcançado a partir das
decisões tomadas, desde que seja realizada uma exploração eficaz do
relacionamento existente entre os elementos que compõem a realidade
de atuação da empresa. Este relacionamento pode ser obtido através da
organização e processamento de grandes bases de dados, atualmente
disponíveis nas empresas devido aos constantes avanços na área da
Tecnologia da Informação, gerando, assim, conhecimento a partir destes
dados.
Tendo em vista o cenário da globalização e consequentemente a
concorrência entre as organizações, definir novas estratégia e alcançar a
vantagem competitiva sustentável torna-se uma tarefa cada vez mais
desafiadora. Para que uma organização alcance seus objetivos
estratégicos é preciso, muita das vezes, verificar quais informações
internas ou externas estão ligadas a esta necessidade, ou seja, quais são
os dados relevantes, se eles existem e como estão formatados. Para
tanto, torna-se necessário um conhecimento aprofundado do domínio e
dos dados em questão.
Como exemplo deste trabalho pode-se citar as transações de
compras em uma empresa de varejo, onde cada compra de cada cliente
11
envolve um ou mais produtos. A partir do banco de dados criado e
alimentado durante um período de tempo, imagina-se que estes dados
possam conter informações valiosas implicitamente. Algumas destas
informações podem ser obtidas através da execução de consultas SQL
sob a base de dados, em que o analista experiente cria suas próprias
hipóteses, ou de seus gestores, gerando, em seguida, uma série de
relatórios gerenciais. Um exemplo deste tipo de relatório informaria os
produtos mais vendidos durante o período de um mês.
Entretanto, nestes dados armazenados sobre as transações existem
muito mais informações do que se percebe em um primeiro momento.
Estas informações normalmente estão ocultas no volume de dados
disponível. A partir destes dados pode-se querer identificar, por exemplo,
quais produtos são comprados juntos em um determinado número de
compras. Outro problema seria identificar os perfis de clientes a partir dos
produtos adquiridos por eles. Observa-se facilmente que estes tipos de
demandas não poderão ser atendidos com simples consultas SQL. Assim,
é necessário recorrer a outras ferramentas de análise, como por exemplo,
a aplicação da mineração de dados.
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3. ENTENDIMENTO DO NEGÓCIO E DADOS
Nesta etapa verificou-se que o arquivo de dados não mantém
informação que vincule as compras a clientes. Pois o arquivo objeto de
estudo deste trabalho encontra-se no formato SINTEGRA. O SINTEGRA
tem a finalidade de facilitar o fornecimento de informações das
organizações aos fiscos estaduais e de aprimorar o fluxo de dados nas
Administrações Tributárias com o propósito de simplificar e homogeneizar
as obrigações de fornecimento de informações relativas às operações de
compra, venda e prestação de serviços interestaduais. Dessa forma, os
únicos dados sobre as compras que são armazenadas e que podem ser
utilizados na mineração são os itens que foram comprados em cada
transação. Desta forma, a aplicação de um algoritmo de clusterização foi
descartada, tendo em vista que não é possível identificar como se
comportam os clientes para agrupá-los em perfis ou segmentos, por não
serem armazenadas informações sobre eles.
Como é realizado o armazenamento de informações sobre os itens
que são comprados em cada transação, é possível utilizar a tarefa de
associação. Dentro da tarefa de associação existem ainda algumas
possibilidades de variações na extração dos padrões: a extração de
regras de associação, extração de regras negativas, extração de regras
com taxonomias e a extração de padrões sequenciais.
3.1. SINTEGRA
O SINTEGRA, Sistema Integrado de Informações sobre Operações
Interestaduais com Mercadorias e Serviços, é formado por um conjunto de
procedimentos administrativos aliados a sistemas computacionais de
apoio, adotado simultaneamente pelas Administrações Tributárias das
diversas Unidades Federativas do Brasil (SINTEGRA, 2006).
A proposta do SINTEGRA, do ponto de vista dos contribuintes, é
simplificar e homogeneizar as obrigações de fornecimento de informações
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relativas às operações de compra, venda e prestação de serviços. Do
ponto de vista dos fiscos estaduais, o propósito do sistema é aumentar a
agilidade e confiabilidade no tratamento das informações recebidas dos
contribuintes e na troca de dados entre as diversas unidades federativas
(SINTEGRA, 2006).
Para tornar mais eficaz e seguro o processo de envio e recebimento
de documentos com informações dos contribuintes, o SINTEGRA, além
de padronizar um formato para os documentos eletrônico, possui um
software para validar e criptografar estes documentos e transferir estes
documentos aos fiscos estaduais: o Validador SINTEGRA e o Programa
de Transferência Eletrônica de Documentos, respectivamente. O
documento eletrônico submetido pelo contribuinte ao fisco estadual é um
arquivo texto plano no formato SINTEGRA, onde cada linha do arquivo é
iniciada com um código referente ao tipo de registro e contém um formato
específico.
Torna-se necessário, então, obter do arquivo no formato SINTEGRA
informações sobre quais itens pertencem as quais transações. As linhas
iniciadas com código 60I referem-se aos dados que contêm os itens do
documento fiscal, referentes a transações efetuadas pelo cliente. Isto
indica que cada linha representa um produto ou serviço de uma
transação, e várias linhas podem pertencer a uma mesma transação,
dependendo da quantidade de itens de cada transação. A Tabela 3.1.1
apresenta a formatação utilizada nas linhas referentes ao código 60I.
Nº Denominação do campo Conteúdo Tam Ini Fim 1 Tipo “60” 2 1 2
2 Subtipo “I” 1 3 3
3 Data de emissão Data de emissão do documento fiscal 8 4 11
4 Número de série de fabricação Nº de série de fabricação do equipamento 20 12 31
5 Modelo do documento fiscal Código do modelo do documento fiscal 2 32 33
6 Nº de ordem do doc. fiscal Número do Contador de Ordem de Operação 6 34 39
7 Número do item Nº de Ordem do item no Documento Fiscal 3 40 42
8 Código da produto ou Serviço Código do produto ou serviço do informante 14 43 56
9 Quantidade Quantidade da mercadoria / produto 13 57 69
10 Valor Unitário do produto Valor Unitário da mercadoria/produto 13 70 82
11 Base de Cálculo do ICMS Base de Cálculo do ICMS do Item 12 83 94
12 Situação Tributária/alíquota Identificador da Situação Tributária / ICMS 4 95 98
13 Valor do ICMS Montante do imposto 12 99 110
14 Brancos Brancos 16 111 126
Tabela 3.1.1: Tabela com o formato 60I do arquivo no padrão
SINTEGRA.
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Conforme apresenta a Tabela 3.1.1, os campos 6 e 8 representam,
respectivamente o identificador da transação e o identificador do item
pertencente à transação. Sendo assim, estes serão os campos utilizados
na mineração das regras de associação. Os demais campos não foram
considerados nesse trabalho.
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4. PREPARAÇÃO DOS DADOS
Nesta etapa do processo de descoberta de conhecimento
normalmente é realizada uma consistência nos dados, através da limpeza
de dados referentes a erros e verificação de valores ausentes na base de
dados. Logo, os dados devem ser estudados e aplicados algumas
estratégias e técnicas para o tratamento de ruídos e dados ausentes.
Entende-se como ruídos, dados incompletos ou que não pertencem ao
contexto. Conforme GOLDSCHMIDT e PASSOS (2005), em bases de
dados de organizações é possível encontrar dados incompletos, com
ruídos ou inconsistentes.
Segundo VIANA (2004), essa etapa pode levar até 80% do tempo do
processo de KDD e é considerada uma das etapas mais importantes para
o sucesso do processo como um todo.
Neste momento os dados também são transformados, pois muitos
algoritmos de mineração de dados não processam dados com ausência
de valores de atributos, outros não trabalham com valores contínuos e
outros por sua vez não aceitam dados categóricos. Para resolver estes
problemas é necessário efetuar uma transformação nos dados, que pode
ser realizada manualmente ou de forma automática.
O arquivo de dados contendo informações de transação de compras
foi extraído no formato do SINTEGRA, entende-se que os dados estão
totalmente confiáveis, pelo fato da geração deste tipo de arquivo passar
por diversos tipos de testes e validações de conformidade. Assim, não foi
necessário utilizar técnicas de pré-processamento nos dados
disponibilizados. Entretanto, para selecionar e extrair do arquivo fiscal
apenas os registros iniciados com código 60I, registros que contêm os
dados referentes a transações efetuadas pelo cliente, foi desenvolvido
uma ferramenta, descrita na sessão abaixo.
16
4.1. FERRAMENTA DE TRANSFORMAÇÃO
A ferramenta denominada “Preparar Arquivo” foi desenvolvida em
Delphi e utilizado para a transformação do arquivo fiscal no formato
SINTEGRA, para o formato de entrada utilizado pela ferramenta de
extração de regras de associação.
A ferramenta possui uma interface gráfica conforme Figura 4.1.1. O
campo Origem deve-se selecionar o arquivo no formato do SINTEGRA,
contendo os registros do tipo 60I, que correspondem aos itens comprados
e respectivos identificadores de transações.
Figura 4.1.1: Ilustração ferramenta de transformação.
Ao final do processamento uma caixa de diálogo é exibida, conforme
Figura 4.1.2, descrevendo as características do processamento, além de
gerar o arquivo de transações no mesmo diretório do arquivo original,
onde cada linha representa uma transação constituída de itens,
representados pelos seus identificadores e separados por caracteres
espaço. Além disso, foi construída uma funcionalidade onde é capaz de
inserir ou não o código da transação do arquivo gerado.
Figura 4.1.2: Ilustração da caixa de diálogo.
O código fonte desta ferramenta encontra-se na sessão Anexo I
deste documento.
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5. MODELAGEM
A etapa de modelagem do processo de KDD, segundo o modelo
CRISP-DM, é onde é definida a tarefa de mineração de dados e o
algoritmo a ser utilizado. Geralmente, em um mesmo processo de KDD,
podem ser utilizadas técnicas de modelagem distintas, além da
associação entre as mesmas. Entretanto, devido às características de
cada técnica de modelagem, o formato dos dados pode possuir
características específicas. Portanto, retornar à fase de preparação de
dados é frequentemente necessário.
Existem diferentes tarefas de mineração que podem ser executadas
sobre uma base de dados. As tarefas correspondem aos problemas que
podem ser tratados pela mineração de dados de uma forma mais ampla.
As tarefas mais comuns são:
• classificação: corresponde à descoberta de um conjunto de regras
de decisão que permitem classificar novas instâncias a partir de modelos
obtidos dos dados já existentes. Para a classificação é necessário um
prévio conhecimento das classes das instâncias disponíveis para que
possa ser obtido um modelo que seja capaz de classificar novas
instâncias;
• agregação: também chamada de “clusterização”, refere-se ao
procedimento de agrupar as instâncias de acordo com suas
características, ou atributos. Assim, deseja-se que instâncias com valores
similares para os atributos fiquem em um mesmo grupo e instâncias com
atributos muito diferentes sejam colocadas em grupos distintos;
• associação: procura-se, com esta tarefa, identificar associações
entre valores de atributos de instâncias na base de dados. A aplicação
mais conhecida para a tarefa de associação é a obtenção de regras de
associação a partir de uma base de dados de vendas para tratar o
problema da “análise da cesta de compras”.
Devido ao seu grande apelo prático, essa tarefa foi a escolhida para
o estudo de caso deste trabalho.
18
5.1. EXTRAÇÃO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO
Conforme AGRAWAL et al. (1993), a tarefa clássica de busca por
regras de associação tem como objetivo obter relacionamentos
interessantes entre itens em bases de dados de transações. Seja I = {i1, i2,
... im} um conjunto de itens distintos e D uma base de dados formada por
um conjunto de transações, onde cada transação T é composta por um
conjunto de itens (itemset), tal que T I. Uma regra de associação é uma
expressão na forma A B, onde A I, B I, A ≠ ø, B ≠ ø e A ∩ B = ø. A
é chamado de antecedente da regra e B é o consequente da regra.
As regras de associação são formadas por um conjunto de itens no
antecedente da regra e um conjunto de itens no consequente da regra.
Segundo GOLDSCHMIDT e PASSOS (2005), uma regra de associação
indica que o conjunto de itens do antecedente das regras tem propensão
a ocorrer juntamente com o conjunto de itens do consequente. O exemplo
clássico utilizado para demonstrar a tarefa de extração de regras de
associação é o problema da cesta de compras, onde cada compra
realizada por um cliente em determinado momento representa uma
transação com um conjunto de itens. A Tabela 5.1.1 exemplifica a
formação e interpretação das regras de associação para o problema da
cesta de compras.
Regra extraída na mineração Interpretação
{salsicha} {tomate, pão} As compras que possuem salsicha tendem a possuir os itens tomate e pão.
{cerveja} {amendoim} As compras que possuem cerveja tendem a possuir amendoim.
Tabela 5.1.1: Interpretação das regras de associação
GONÇALVES (2005) afirma que são utilizadas medidas de interesse
para as regras de associação com o objetivo identificar as regras
realmente relevantes e úteis. As medidas de interesse podem ser
objetivas e subjetivas. As medidas de interesse objetivas empregam
índices estatísticos para avaliar a força de cada regra, como o fator de
suporte, a confiança e o lift, enquanto as medidas subjetivas consideram
19
a opinião de um analista de negócio para determinar a força de cada
regra. Nesse trabalho são utilizadas apenas as medidas de interesse
objetivas.
5.2. FATOR DE SUPORTE
O fator de suporte, ou simplesmente “suporte”, de um conjunto de
itens Z, Sup(Z), representa o percentual de transações da base de dados
que contêm os itens do conjunto Z. Assim, o suporte de uma regra de
associação A B é dado pela Equação abaixo:
)()( BASupBASup
A Tabela 5.2.1 apresenta um conjunto exemplo de dados de
transações, onde cada linha é uma transação de compra formada pelo
conjunto de itens comprados na transação.
Compra Lista de Itens
1 Arroz, biscoito, limão, feijão
2 Arroz, pão, salame
3 Café, pão
4 Limão, pão
5 Arroz, café, feijão, pão
6 Café, kiwi, pão
Tabela 5.2.1: Exemplo de conjunto de dados de transações.
Para o cálculo do suporte da regra “{arroz} {feijão}”, Sup(arroz
feijão), verifica-se qual é o percentual de transações que possuem a união
dos itens da regra, neste caso os itens arroz e feijão. De acordo com a
Tabela 5.2.1, estes itens estão contidos em duas das seis transações da
base de dados possuindo, assim, suporte com o valor aproximado de 0,33
(33%).
20
5.3. CONFIANÇA DE UMA REGRA
A confiança da regra A B, Conf(A B), é um valor que indica,
dentre as transações que contêm os itens de A, o percentual de
transações que também contêm os itens de B. A confiança é calculada
conforme Equação abaixo.
)(
)()(
ASup
BASupBAConf
Para o cálculo da confiança da regra “{arroz} {feijão}”, Conf(arroz
feijão), verifica-se qual é o percentual, das transações dentre as que
contêm arroz, que possuem também feijão. Conforme ilustra a Tabela
5.2.1, o item arroz está contido em três transações e, dentre elas, o feijão
se encontra em duas. Assim, 2/3 das transações que possuem arroz
possuem também feijão. A confiança desta regra é de 2/3, ou
aproximadamente 0,66 (66%).
5.4. O MODELO SUPORTE-CONFIANÇA
O modelo suporte-confiança, proposto por AGRAWAL et al. (1993),
é o modelo típico para mineração de regras de associação em bases de
dados. Este modelo consiste em encontrar todas as regras que possuam
fatores de suporte e confiança maiores ou iguais, respectivamente, a um
valor mínimo para o suporte (SupMin) e um valor mínimo para confiança
(ConfMin) das regras. Estes valores para o SupMin e ConfMin são
definidos antes da execução do algoritmo de mineração de dados. O
algoritmo mais conhecido que utiliza este modelo é o APRIORI, proposto
por AGRAWAL et al. (1994).
Considerando o modelo suporte-confiança, o processo de mineração
de dados é dividido em duas etapas. Inicialmente são determinados todos
os conjuntos de itens que satisfaçam o SupMin e, em seguida, a partir
destes conjuntos, geram-se as regras de associação que atendam a
ConfMin.
Ao aplicar este modelo aos dados da Tabela 5.2.1, é possível obter
várias regras de associação, algumas das quais estão indicadas na
21
Tabela 5.4.1 Entretanto, considerando SupMin=0,3 (30%) e ConfMin=0,65
(65%), as regras válidas obtidas serão apenas as regras {arroz}
{feijão}, {feijão} {arroz}, {arroz} {pão} e {café} {pão}.
Regra (A B) Sup(A) Sup(B) Sup(A B) Conf(A B)
{arroz} {feijão} 50% 33% 33% 67%
{feijão} {arroz} 33% 50% 33% 100%
{arroz} {pão} 50% 83% 33% 67%
{café} {pão} 50% 83% 50% 100%
{biscoito} {feijão} 17% 33% 17% 100%
{salame} {pão} 17% 83% 17% 100%
Tabela 5.4.1: Exemplos de regras de associação baseadas na
Tabela 5.2.1
5.5. LIFT
A medida de interesse Lift, proposta por BRIN et al. (1997), também
conhecida como Interest, é utilizada para avaliar as dependências entre o
conjunto de itens do antecedente e o conjunto de itens do consequente de
uma regra de associação. Assim, valor do Lift de uma regra de
associação “A B”, obtida a partir de uma base de dados de transações,
indica o quanto mais frequente torna-se B quando ocorre em conjunto
com A. O Lift de uma regra de associação A B é dado pela Equação
abaixo.
)(
)(
)()(
)()(
BSup
BAConf
BSupASup
BASupBALift
A Tabela 5.5.1 apresenta as medidas de suporte, confiança e
Lift das regras geradas na aplicação do modelo suporte-confiança,
utilizando SupMin=0,3 (30%) e ConfMin=0,65 (65%), sobre a base de
dados da Tabela 5.2.1.
Regra (A B) Sup(A) Sup(B) Sup(A B) Conf(A B) Lift(A B)
{arroz} {feijão} 50% 33% 33% 67% 2,03
{feijão} {arroz} 33% 50% 33% 100% 2,00
{arroz} {pão} 50% 83% 33% 67% 0,80
{café} {pão} 50% 83% 50% 100% 1,20 {biscoito} {feijão} 17% 33% 17% 100% 3,03
{salame} {pão} 17% 83% 17% 100% 1,20
Tabela 5.5.1: Lista de regras geradas com a medida Lift para Tabela
5.2.1
22
GONÇALVES (2005) afirma que o Lift pode variar entre 0 e ∞ e as
faixas de valores indicam que:
• Lift(A B) = 1: independência entre os conjuntos de itens A e B.
• Lift(A B) < 1: os conjuntos de itens A e B possuem dependência
negativa.
• Lift(A B) > 1: os conjuntos de itens A e B possuem dependência
positiva.
Os resultados apresentados na Tabela 5.5.1 indicam que:
• a regra de associação {arroz} {feijão} possui dependência
positiva entre o antecedente e o consequente, e que o suporte da regra é
2,03 vezes maior que seu suporte esperado;
• a regra de associação {arroz} {pão}, embora satisfaça o SupMin
e ConfMin, apresenta dependência negativa entre o antecedente e o
consequente, tendo o suporte real da regra 0,80 vezes o valor do suporte
esperado.
• a regra de associação {biscoito} {feijão}, embora possua o
itemset {biscoito}, que não satisfaz ao SupMin, ou seja, não atende a
primeira etapa do modelo suporte confiança, possui Lift superior a todas
as regras geradas com itemsets frequentes, com suporte real da regra
igual a 3,03 vezes o suporte esperado, indicando dependência positiva
entre o antecedente e o consequente da regra.
5.6. ALGORITMO APRIORI
O algoritmo mais conhecido utilizado para este fim é o algoritmo
chamado APRIORI, que foi proposto por AGRAWAL e SRIKANT (1994)
com o objetivo de tratar o problema de encontrar padrões referentes a
produtos que são comprados juntos com uma certa frequência – a análise
da cesta de compras. A resolução da análise da cesta de compras pode
ser aplicada a qualquer base de dados de transações de vendas de uma
empresa.
Desta forma, o algoritmo APRIORI identifica dependências na
ocorrência de itens de um subconjunto de dados, que é expressa na
23
forma das regras de associação. O algoritmo APRIORI será detalhado a
seguir através de um exemplo.
Considerando uma base de dados de um supermercado com
apenas dez transações, como apresentada na Tabela 5.6.1, os itens
comprados nas transações correspondem aos produtos arroz (A),
detergente (D), lasanha congelada (L), macarrão (M) e pasta de dente (P).
Para cada transação são indicados os itens comprados naquela
transação. Como exemplo, na transação 1 foram comprados os itens
arroz, lasanha congelada e macarrão, o que é representado pelo conjunto
{A, L, M}.
Após a execução do algoritmo APRIORI sobre a base de dados,
serão obtidas regras do tipo X Y. Seja I = {i1, i2, ..., im} um conjunto de
itens distintos e D uma base de dados formada por um conjunto de
transações, onde cada transação T é composta por um conjunto de itens
(itemset), tal que T I. Uma regra de associação é uma expressão na
forma X Y, onde X I, Y I, X ≠ ø, Y ≠ ø e X ∩
É importante observar que o antecedente da regra, corresponde a
um conjunto de itens que pode variar de “um” a vários itens. O mesmo é
válido para o conjunto Y, chamado de consequente da regra. É importante
observar também que nenhum item poderá pertencer, em uma mesma
regra, aos conjuntos antecedente e consequente.
Transações (Compras)
Número da transação
Conjuntos de Itens (produtos)
1 {A, L, M}
2 {D, L}
3 {D, L}
4 {A, L, M}
5 {A, D, L, M}
6 {A, D, M}
7 {A, D}
8 {A, D, L, M}
9 {A, P}
10 {A, D, L, M}
Tabela 5.6.1. Exemplo de base de dados com as transações de
compras dos clientes e conjuntos de itens.
24
A partir da base de dados da Tabela 5.6.1, podem ser encontradas
regras referentes a padrões de comportamento de compras dos clientes
como as apresentadas na Tabela 5.6.2. Nesta tabela são apresentadas
apenas algumas regras dentre as várias possíveis.
Nº Regra Obtida Significado
1 M L SE compra macarrão ENTÃO compra lasanha congelada
2 A, D M SE compra arroz E detergente ENTÃO compra macarrão
3 A M, L SE compra arroz ENTÃO compra macarrão E lasanha congelada
4 A, L M, D SE compra arroz E lasanha congelada ENTÃO compra macarrão E detergente
Tabela 5.6.2. Exemplos de regras de associação e sua tradução.
Cada uma das regras obtidas só poderá ser considerada como
sendo um padrão caso atenda a alguns critérios. O primeiro critério é o
número de transações em que o padrão obtido pode ser confirmado na
base de dados. Este critério, conhecido como “suporte” da regra,
corresponde à frequência com que todos os itens presentes na regra
aparecem juntos em uma mesma transação da base de dados, mesmo
que eles apareçam com outros itens não presentes na regra. Assim, se o
conjunto de itens de uma regra ocorre em 50% das transações seu
suporte é igual a 0,5. Na base de dados de exemplo, o suporte da regra A
L, M é igual a 0,5 (ou 50%), pois o conjunto de itens da regra, ou seja,
{A, L, M}, está presente nas transações 1, 4, 5, 8 e 10. Assim, para que
sejam obtidas regras que correspondam a padrões de comportamento,
devem ser obtidas apenas as regras que possuam o valor de suporte
igual ou acima de um valor mínimo, que será referenciado nesse artigo
como o suporte mínimo ou SupMin.
Na literatura é comum, ao utilizar um algoritmo de regras de
associação em grandes bases de dados, que o valor para o suporte
mínimo seja próximo a 3% (ou 0,03). É importante observar que, quanto
menor o valor escolhido para o suporte, mais conjuntos diferentes de itens
irão satisfazê-lo e, consequentemente, mais regras poderão ser geradas.
25
Por outro lado, quanto menor o valor do suporte, menos relevantes se
tornarão as regras obtidas.
Portanto, em um primeiro momento, o problema de extração de
regras de associação corresponde ao problema de encontrar os conjuntos
de itens que possuam o valor do suporte maior do que o valor de SupMin,
fornecido pelo analista de mineração de dados. Estes conjuntos de itens
encontrados são chamados de conjuntos frequentes de itens (do inglês
large itemsets). A partir dos conjuntos frequentes, as regras poderão ser
obtidas. Como exemplo, verifica-se que, a partir do conjunto frequente {A,
L, M}, podem ser obtidas as seis regras indicadas na Tabela 5.6.3.
A L, M L A, M M A, L
A, L M A, M L M, A M
Tabela 5.6.3. Regras possíveis a partir do conjunto frequente {A, L,
M}.
5.6.1. OBTENÇÃO DOS CONJUNTOS FREQUENTES
A partir das idéias apresentadas no algoritmo APRIORI, que foi o
primeiro algoritmo a tratar efetivamente o problema de extração de regras
de associação, foram criados outros algoritmos como o FP-Growth
proposto por HAN et al. (2000), ECLAT proposto por ZAKI et al. (1997),
dentre outros. Apesar dos diferentes algoritmos fornecerem tempos de
execução diferentes para uma mesma base de dados, principalmente
devido a otimizações nas estruturas de dados manipuladas internamente,
as idéias principais do algoritmo APRIORI ainda são utilizadas.
Quando o algoritmo APRIORI foi proposto, foi apresentada uma
importante propriedade dos conjuntos, no contexto da obtenção de
conjuntos frequentes. Esta propriedade diz que “todo subconjunto de um
conjunto frequente também é frequente”. Com esta propriedade, o
problema de encontrar um conjunto frequente de n itens (referenciado
também como conjunto frequente de tamanho n) passa a ser o problema
de encontrar primeiro os seus subconjuntos frequentes. Como o menor
subconjunto com algum item é o subconjunto de tamanho 1 (contendo
apenas 1 produto), então o primeiro passo é encontrar todos os produtos
26
que ocorrem na base de dados com frequência igual ou superior ao valor
de SupMin. Considerando a base de dados da Tabela 5.6.1 e o valor de
SupMin como sendo igual a 0.5 (50%), que corresponde a 5 transações
da base de dados.
Assim, para obter os conjuntos frequentes será necessário varrer
toda a base de dados contando o número de transações em que cada
item aparece. O resultado desta contagem é apresentado na Tabela
5.6.4.
Conjuntos de item(ns)
Num. de transações
Suporte %
{A} 8 0,8 80
{D} 7 0,7 70
{L} 7 0,7 70
{M} 6 0,6 60
{P} 1 0,1 10
Tabela 5.6.4. Conjuntos frequentes de tamanho 1.
Pode então ser verificado que apenas os itens A, D, L e M atendem
ao suporte mínimo definido. Neste caso, qualquer conjunto frequente de
tamanho maior do que 1 não poderá conter algum item diferente destes
quatro itens.
De forma geral, a partir dos conjuntos frequentes de tamanho k, no
APRIORI o próximo passo é a geração de conjuntos candidatos de
tamanho k+1, para em seguida verificar se eles são frequentes ou não.
Os conjuntos candidatos são todos os conjuntos de tamanho k+1 que
podem ser formados com os itens presentes nos conjuntos frequentes de
tamanho k. No nosso exemplo, no momento k = 1 e os candidatos de
tamanho k+1 são as combinações dois a dois dos quatro itens frequentes
obtidos. Após a geração destes candidatos, deve-se contar o número de
transações em que cada um destes pares está presente. Para a base de
dados de exemplo, os pares obtidos e os respectivos valores de suporte
após a contagem são apresentados na Tabela 5.6.5.
27
Conjuntos de itens
Num. de transações
Suporte
%
{A, M} 6 0,6 60
{A, D} 5 0,5 50
{A, L} 5 0,5 50
{D, L} 5 0,5 50
{D, M} 4 0,4 40
{L, M} 5 0,5 50
Tabela 5.6.5 Conjuntos candidatos formados a partir dos conjuntos
frequentes de tamanho 1.
Conforme apresentado na Figura 5.6.5, considerando o SupMin igual
a 0,5 os conjuntos frequentes de tamanho 2 são {A, M}, {A, D}, {A, L}, {D,
L} e {L, M}. Como visto anteriormente, o próximo passo do algoritmo
APRIORI será obter os conjuntos candidatos de tamanho 3. Como os
itens presentes nos conjuntos frequentes de tamanho 2 são A, D, L e M,
as combinações 3 a 3 destes itens formam os conjuntos candidatos
apresentados na Tabela 5.6.6.
Conjuntos de Itens
{A, D, L}
{A, D, M}
{A, L, M}
{D, L, M}
Tabela 5.6.6: Candidatos de tamanho 3, gerados a partir dos
conjuntos frequentes de tamanho 2.
Observando a Tabela 5.6.6, verifica-se que existem conjuntos
candidatos nos quais estão contidos subconjuntos de tamanho 2 que não
foram considerados frequentes. Estes conjuntos candidatos são o
conjunto {A, D, M}, que possui o subconjunto não frequente {D, M} e o
conjunto {D, L, M} que também possui o subconjunto não frequente {D,
M}. Portanto, estes conjuntos candidatos também podem ser
considerados não frequentes sem a necessidade de realizar a contagem
de ocorrências na base de dados. Este processo de eliminação de
candidatos que possuam subconjuntos não frequentes é chamado de
“poda” e evita consumir recursos computacionais com a contagem de
conjuntos que já se sabe, a priori, não serem frequentes.
28
Em seguida, deve ser determinado o suporte de cada um dos
conjuntos candidatos que não foram podados. Os conjuntos candidatos
não podados e seus valores de suporte, referentes à base de dados do
exemplo, são apresentados na Tabela 5.6.7.
Conjunto de itens Num de transações Suporte %
{A, D, L} 3 0.3 30
{A, L, M} 5 0,5 50
Tabela 5.6.7: Candidatos formados a partir dos conjuntos frequentes
de tamanho 2.
No algoritmo APRIORI, com os conjuntos frequentes de tamanho 3,
deve-se gerar candidatos de tamanho 4, realizar a poda e calcular os
seus valores de suporte. Em seguida com os conjuntos frequentes de
tamanho 4 obtem-se os conjuntos candidatos de tamanho 5, e assim por
diante, até que não seja mais possível gerar candidatos k a partir dos
conjuntos frequente de tamanho k – 1.
Voltando ao nosso exemplo, após a contagem do suporte dos
conjuntos candidatos de tamanho 3, verifica-se que apenas o conjunto {A,
L, M} é frequente (com o valor do suporte igual ao SupMin). Assim, a
obtenção dos conjuntos frequentes encerra aqui, tendo em vista que, com
apenas os itens A, L e M, não é possível obter conjuntos candidatos de
tamanho 4.
5.6.2. GERAÇÃO DAS REGRAS A PARTIR DOS CONJUNTOS DE ITENS FREQUENTES
Após a conclusão da etapa de obtenção dos conjuntos de itens
frequentes na base de dados, devem ser geradas as regras de
associação. Esta nova etapa é crítica, tendo em vista que podem ter sido
obtidos muitos conjuntos frequentes e, para cada um deles, pode-se obter
várias regras, através das combinações de seus itens no antecedente e
consequente das regras.
29
No exemplo apresentado na sessão anterior foram obtidos os
conjuntos frequentes apresentados na Tabela 5.6.8, a partir dos quais
podem ser geradas as regras de associação. Deve-se observar que, para
a geração de regras só são utilizados os conjuntos frequentes de
tamanho maior ou igual a 2. Na segunda coluna da Tabela 5.6.8 são
apresentadas as possíveis regras para cada um dos conjuntos frequentes
de itens.
Conjuntos Frequentes Regras
{A, M} A M ; M A
{A, D} A D ; D A
{A, L} A L ; L A
{L, M} L M ; M L
{D, L} D L ; L D
{A, L, M} A L, M ; L A, M ; M A, L ; A, L M ; A, M L ; L, M A
Tabela 5.6.8: Regras possíveis para cada um dos conjuntos
frequentes.
É fácil concluir que o número de regras possíveis pode se tornar
muito grande, principalmente quando se tem muitos conjuntos frequentes
de tamanho superior a 2, inviabilizando qualquer análise por parte dos
usuários de mineração de dados. Assim, são necessários critérios, ou
medidas, que possam identificar, das possíveis regras de associação,
quais são as mais interessantes.
Com este intuito, várias medidas de interesse que vêm sendo
pesquisadas e algumas são mais utilizadas na literatura, tais como:
confiança, lift e conviction proposto por BRIN et al.(1997). Com uma
destas medidas de interesse, cada regra de associação possível é
avaliada e aquelas que não atenderem a um valor mínimo definido (e
passado como parâmetro para o algoritmo) serão descartadas. Neste
trabalho serão consideradas as medidas Confiança e Lift. Estas medidas
de interesse foram definidas nas sessões 5.3 e 5.5 respectivamente
Na base de exemplo, calculando-se o valor da confiança para cada
regra, obtem-se os resultados apresentados na Tabela 5.6.9.
30
Regra Confiança % Regra Confiança %
A M 6/8 75 M A 6/6 100
A D 5/8 62,5 D A 5/7 71,4
A L 5/8 62,5 L A 5/7 71,4
L M 5/7 71,4 M L 5/6 83,3
D L 5/7 71,4 L D 5/7 71,4
A L, M 5/8 62,5 L A, M 5/7 71,4
M A, L 5/6 83,3 A, L M 5/5 100
A, M L 5/6 83,3 L, M A 5/5 100
Tabela 5.6.9: Regras obtidas e respectivos valores para a confiança
Com os resultados apresentados na Figura 5.6.9, deve-se
determinar o valor mínimo para a confiança que permita selecionar
apenas as regras mais interessantes. Assim, deve-ser fornecer como
parâmetro para o algoritmo o valor mínimo para a confiança (ConfMin).
Considerando no exemplo dado o valor de ConfMin como sendo igual a
0.85 (85%), temos então apenas as regras (M A), (A, L M) e (L, M
A) atendendo ao valor mínimo para a medida confiança.
Após a seleção das regras que atendam ao valor mínimo para a
medida de interesse, temos encerrada a execução do algoritmo de
extração de regras de associação.
Seja Lk o conjunto de todos os conjuntos frequentes de tamanho k T uma transação da base de dados Ck o conjunto de todos os conjuntos candidatos de tamanho k SupMin o valor do suporte mínimo desejado ConfMin o valor da confiança mínima desejada para as regras
5.6.3. FERRAMENTA DESENVOLVIDA ARPIORIV1.1
Para a execução da etapa de mineração de dados foi implementado
o algoritmo APRIORI através do Bloodshed Dev-C++ (GNU- General
Public License), denominado aprioriv1.1. A linguagem utilizada foi a
linguagem C padrão ANSI, e o código-fonte da implementação é
apresentado no Anexo II deste documento.
O algoritmo implementado permite a geração de regras de
associação a partir da base de dados de treinamento e, para isto, deve
ser definido o valor mínimo para a freqüência dos itens das regras, o
31
suporte e o valor mínimo para a medida confiança. Na implementação do
algoritmo APRIORI foi utilizada uma estrutura de dados de árvore de
prefixos para facilitar a geração de candidatos e a contagem do suporte
dos conjuntos de itens para a geração das regras. A sintaxe para
execução do algoritmo é:
aprioriv1.1 <arquivo de transações> [opções], onde:
Opções Valor default Descrição
-o <arquivo de transações>.OUT Nome do arquivo de saída
-s 0.03 Valor do suporte mínimo
-c 0.00 Valor da confiança mínima
-l 0.00 Valor do lift mínimo
Exemplo: aprioriv1.1 file.txt –O regras.txt –S 0.04 –C
0.08 –L 2.0
Caso os valores de entrada não forem informados o algoritmo
assume os valores defaults.
A Figura 5.6.2 ilustra a execução do algoritmo e os valores dos
parâmetros de entrada. O arquivo gerado após o processamento pode ser
visto na integra na sessão Anexo III.
Figura 5.6.2: Prompt comando da execução do algoritmo APRIORI.
32
6. AVALIAÇÃO
A Tabela 6.1 representa as características da base minerada onde
nela continham 140272 transações de compras abrangendo um total de
1267390 itens não distintos, representando uma média de 9 itens por
transação.
Numero de transações : 140.272
Numero de itens: 1267390 1.267.390
Media de itens por transação: 9.04 9,04
Tabela 6.1: Características da base minerada.
A Tabela 6.2 mostra a quantidade de produtos por transação, onde
entende-se que as transações com até 15 itens representam 85% do total
da base. Para ter uma melhor noção, foi gerado um gráfico de colunas da
Tabela 6.1, representado na Figura 6.1.
Tabela 6.2: Itens (produtos) por transação de compra.
33
Figura 6.1: Itens (produtos) por transação de compra.
Para tornar possível a interpretação das regras obtidas foi
necessário realizar um pós-processamento, devido o programa de
mineração de dados implementado trabalhar apenas com identificadores
inteiros para os itens (produtos) das transações e, por isto, as regras
foram geradas de forma codificada. O programa de pós-processamento,
desenvolvido em DELPHI, foi utilizado então para transformar os valores
numéricos, referentes aos identificadores dos itens, para os respectivos
nomes de produtos. O código fonte desta ferramenta encontra-se no
Anexo IV.
Para gerar as regras de associação a partir da base, foram
considerados o suporte mínimo igual a 0,5% das transações, a confiança
mínima igual a 0,5%, e 1% do valor mínimo para o lift, conforme linha de
comando da Figura 5.6.2.
A partir da análise dos dados e das regras obtidas foi realizada uma
análise para identificar a extração de conhecimento. A Tabela 6.3 lista os
itemset de tamanho um para a medida de interessa suporte.
34
Suporte Produto Suporte Produto
22,20% PAO FRANCES KG 1,37% AGUA SANITARIA SUPER GLOBO 1LT
8,38% BATATA LAVADA KG. 1,37% ACUCAR REFINADO DOLCE 1KG
8,32% CEBOLA NACIONAL KG 1,36% FILE PEITO FRANGO DIPLOMATA BD 1KG
6,70% TOMATE EXTRA KG 1,35% MUSSARELA LIGHT P.ALEGRE FATIAD KG
5,50% CENOURA KG 1,35% MANTEIGA PORTO ALEGRE C/S PT 500G
5,22% BANANA PRATA EXTRA KG 1,34% ARROZ EXTREMO SUL TP1 5KG
5,18% LARANJA PERA RIO KG 1,34% BATATA PALHA FRITEX 100G
5,05% LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G 1,33% MAC INST PORTUENSE 85G CARNE
5,01% LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT. 1,32% QUIABO BAND KG
3,93% CARNE MOIDA CHA DENTRO KG 1,32% FUBA MIMOSO FARTURA 1KG
3,75% MACA GALA EXTRA NACIONAL 1,32% TOALHA PAPEL MILI C/2
3,56% CARNE MOIDA ACEM KG 1,31% FEIJAO PRETO TIO JACO TP1 1KG
3,43% PERA IMPORTADA KG 1,31% BISC MAIZENA MARILAN 400G
3,35% PAO FORMA SEVEN BOYS 500G 1,31% PAO FORMA FACILITA TRAD 450G
3,34% MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG 1,30% LEITE L VIDA SARITA 1LT DESNATADO
3,33% MEXERICA POKAN KG 1,30% REF COCA COLA 600ML *
3,31% CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G 1,29% CAFE APOLLO 250G
3,23% MARGARINA QUALY 500G 1,28% ESPONJA ACO ASSOLAN C/8
3,21% ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 1,27% ACUCAR CRISTAL POPSUCAR 5KG
3,19% LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * 1,24% OLEO DE SOJA LIZA PET 900ML
3,16% ALFACE COMUM UN 1,23% BANANA NANICA EXTRA KG
3,15% BOMBOM GAROTO SEREN AMOR UND 1,22% FARINHA TRIGO DONA BENTA 1KG
3,08% REF COCA COLA 1-5LT * 1,22% ABOBRINHA BRASILEIRA KG
3,05% PIMENTAO VERDE KG 1,20% PEPINO KG
3,03% CHEIRO VERDE UN 1,19% FRANGO CONG TEMP AVIVAR KG
2,96% REF COCA COLA 2-5LT 1,19% FEIJAO VERMELHO PEREIRA TP1 1KG
2,81% OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML 1,17% JILO KG
2,80% LIMAO THAITI KG 1,17% M T TRAD POMAROLA 340G
2,79% REF COCA COLA 2LT* 1,17% SALSA UN
2,70% ALHO IMPORTADO KG 1,17% ACHOC LIQ TODDYNHO 3X200ML *CHOC
2,66% FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG 2,23% PAO BAHAMAS FRANCES C/QUEIJO KG
2,48% MACA IMPORTADA KG 2,23% BISC MAIZENA AYMORE 200G *
2,43% MAMAO AMAZONAS KG 2,22% INHAME KG
2,37% ACHOC PO NESCAU LT 400GR 2,18% REPOLHO KG
2,33% CHUCHU KG 2,18% BISC C CRACKER BAUDUCCO 200G
2,33% SALSICHA H/DOG PIF PAF KG 2,13% CAFE TOKO 250G
2,32% MOON LAIT COMPOSTO VITAMINADO 1LT 2,13% PAPEL HIG PERSONAL L8/PG7 TRAD
2,30% REF GUARANA KUAT 2LT GTS 250ML 2,07% ABOBORA MORANGA KG
2,26% PAO BAHAMAS TATU kg 2,01% REQUEIJAO CREM PORTO ALEGRE 420G
2,25% MILHO VERDE TWIST 200G 1,96% SAL REFINADO CISNE 1KG
1,47% SAL REFINADO DO LAR 1KG 1,90% MORANGO CX 270g
1,47% QUEIJO RALADO PARMEJONG 50G 1,90% ALFACE HIDROPONICA UN
1,46% COUVE UN 1,80% ACHOC PO TODDY POTE 400G *PURO
1,44% ACUCAR REFINADO UNIAO 1KG 1,79% LAVA LOUCAS YPE 500ML *CLEAR
1,44% LEITE L VIDA MILENIO 1LT *INTEGRAL 1,78% MUSCULO BOVINO KG
1,43% CAFE TOKO 500G 1,78% LEITE L VIDA NUTRILAT 1LT *INTEGRA
1,42% ERVILHA QUERO 200G 1,77% AZEITONA VERDE VILLEFRUT POTE 250G
1,41% SABAO GLIC YPE 5X200G 1,75% M T TRAD PREDILECTA 340G
1,41% PAPEL HIG MILI BIANCO 4x60M NEUTRO 1,72% MILHO VERDE QUERO 200G
1,39% SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE 1,72% FEIJAO PRETO PEREIRA TP1 1KG
Tabela 6.3: Itemset frequente tamanho 1.
35
A Tabela 6.4 indica os itemsets de tamanho dois em ordem
decrescente.
Suporte Produto Produto 3,43% BATATA LAVADA KG. CEBOLA NACIONAL KG
3,17% TOMATE EXTRA KG CEBOLA NACIONAL KG
2,86% BATATA LAVADA KG. CENOURA KG
2,56% CENOURA KG CEBOLA NACIONAL KG
2,48% BATATA LAVADA KG. TOMATE EXTRA KG
2,45% PAO FRANCES KG LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT.
2,28% CEBOLA NACIONAL KG PAO FRANCES KG
2,16% BATATA LAVADA KG. PAO FRANCES KG
2,15% CENOURA KG TOMATE EXTRA KG
1,85% BATATA LAVADA KG. LARANJA PERA RIO KG
1,83% TOMATE EXTRA KG PAO FRANCES KG
1,72% BATATA LAVADA KG. BANANA PRATA EXTRA KG
1,71% LARANJA PERA RIO KG CEBOLA NACIONAL KG
1,68% PIMENTAO VERDE KG TOMATE EXTRA KG
1,65% CEBOLA NACIONAL KG BANANA PRATA EXTRA KG
1,64% PIMENTAO VERDE KG CEBOLA NACIONAL KG
1,52% TOMATE EXTRA KG BANANA PRATA EXTRA KG
1,45% LARANJA PERA RIO KG PAO FRANCES KG
1,44% CENOURA KG PAO FRANCES KG
1,44% LARANJA PERA RIO KG BANANA PRATA EXTRA KG
1,43% BANANA PRATA EXTRA KG PAO FRANCES KG
1,38% CENOURA KG LARANJA PERA RIO KG
1,38% TOMATE EXTRA KG LARANJA PERA RIO KG
1,33% CENOURA KG BANANA PRATA EXTRA KG
1,30% CENOURA KG CHUCHU KG
1,29% CEBOLA NACIONAL KG ALHO IMPORTADO KG
1,28% MACA GALA EXTRA NACIONAL CEBOLA NACIONAL KG
1,28% LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
1,26% ALFACE COMUM UN TOMATE EXTRA KG
1,24% BATATA LAVADA KG. CHUCHU KG
1,22% MACA GALA EXTRA NACIONAL BATATA LAVADA KG.
1,22% CEBOLA NACIONAL KG LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
1,21% MACA GALA EXTRA NACIONAL PAO FRANCES KG
1,21% CHEIRO VERDE UN CEBOLA NACIONAL KG
1,17% BATATA LAVADA KG. PIMENTAO VERDE KG
1,11% MACA GALA EXTRA NACIONAL BANANA PRATA EXTRA KG
1,11% BATATA LAVADA KG. INHAME KG
1,11% BATATA LAVADA KG. CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
1,10% MACA GALA EXTRA NACIONAL TOMATE EXTRA KG
1,10% CENOURA KG PIMENTAO VERDE KG
1,10% CARNE MOIDA ACEM KG PAO FRANCES KG
1,10% PAO FRANCES KG LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
1,09% MACA GALA EXTRA NACIONAL LARANJA PERA RIO KG
1,09% MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG PAO FRANCES KG
1,08% ALFACE COMUM UN CEBOLA NACIONAL KG
1,08% CHUCHU KG CEBOLA NACIONAL KG
1,07% BATATA LAVADA KG. LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
1,07% CEBOLA NACIONAL KG CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
1,06% MACA GALA EXTRA NACIONAL CENOURA KG
1,05% BATATA LAVADA KG. MEXERICA POKAN KG
1,05% INHAME KG CEBOLA NACIONAL KG
1,04% MEXERICA POKAN KG PAO FRANCES KG
1,03% CENOURA KG INHAME KG
1,03% REPOLHO KG CEBOLA NACIONAL KG
1,03% PAO FRANCES KG PAO BAHAMAS TATU kg
1,02% ALFACE COMUM UN BATATA LAVADA KG.
1,02% BATATA LAVADA KG. ABOBORA MORANGA KG
1,02% BATATA LAVADA KG. PERA IMPORTADA KG
1,02% CEBOLA NACIONAL KG PERA IMPORTADA KG
1,01% CEBOLA NACIONAL KG LIMAO THAITI KG
1,00% CEBOLA NACIONAL KG MEXERICA POKAN KG
Tabela 6.4: Itemset frequentes de tamanho 2.
36
A Tabela 6.5 lista os itemsets de tamanho três e a Tabela 6.6 lista os
itemsets de tamanho 4. Estas tabelas listadas com os itemsets de
tamanho 1,2,3 e 4 indicam podem ser interpretadas como os produtos
que são mais vendidos.
Suporte Produto Produto Produto
1,53% BATATA LAVADA KG. CENOURA KG CEBOLA NACIONAL KG
1,53% BATATA LAVADA KG. TOMATE EXTRA KG CEBOLA NACIONAL KG
1,34% CENOURA KG TOMATE EXTRA KG CEBOLA NACIONAL KG
1,26% BATATA LAVADA KG. CENOURA KG TOMATE EXTRA KG
1,05% PIMENTAO VERDE KG TOMATE EXTRA KG CEBOLA NACIONAL KG
Tabela 6.5: Itemset frequentes de tamanho 3.
Suporte Produto Produto Produto Produto
0,87% BATATA LAVADA KG CENOURA KG TOMATE EXTRA KG CEBOLA NACIONAL KG
0,53% BATATA LAVADA KG CENOURA KG LARANJA PERA RIO KG CEBOLA NACIONAL KG
0,52% BATATA LAVADA KG PIMENTAO VERDE KG TOMATE EXTRA KG CEBOLA NACIONAL KG
0,51% BATATA LAVADA KG TOMATE EXTRA KG LARANJA PERA RIO KG CEBOLA NACIONAL KG
0,51% BATATA LAVADA KG TOMATE EXTRA KG CEBOLA NACIONAL KG BANANA PRATA EXTRA KG
0,50% BATATA LAVADA KG CENOURA KG CEBOLA NACIONAL KG BANANA PRATA EXTRA KG
Tabela 6.6: Itemset frequentes de tamanho 4.
Alguns resultados das regras de associações de um item no
antecedente e um item no consequente estão representadas na Tabela
6.7. O resultado completo das regras de associação encontram-se na
sessão Anexo V.
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,65% 63,74% 457.087 SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO => SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE
0,85% 60,69% 414.028 SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE => SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA
0,61% 60,11% 410.115 SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO => SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA
0,85% 57,73% 414.028 SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA => SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE
0,77% 57,51% 336.403 MAC INST PORTUENSE 85G CARNE => MAC INST PORTUENSE 85G *GALI/CAIPI
1,30% 55,76% 101.440 CHUCHU KG => CENOURA KG
1,68% 54,98% 82.034 PIMENTAO VERDE KG => TOMATE EXTRA KG
0,88% 54,43% 99.026 BETERRABA KG => CENOURA KG
1,64% 53,86% 64.702 PIMENTAO VERDE KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,24% 53,21% 63.501 CHUCHU KG => BATATA LAVADA KG.
2,86% 52,10% 62.172 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG.
0,52% 50,70% 337.674 SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO => SABONETE LUX SUAVE 90G *BRANCO
1,11% 50,13% 59.818 INHAME KG => BATATA LAVADA KG.
0,61% 49,97% 60.033 ABOBRINHA BRASILEIRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,60% 49,97% 74.560 PEPINO KG => TOMATE EXTRA KG
0,59% 49,73% 59.746 PEPINO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,02% 49,21% 58.720 ABOBORA MORANGA KG => BATATA LAVADA KG.
0,79% 48,88% 58.324 BETERRABA KG => BATATA LAVADA KG.
Tabela 6.7: Regras de associação um item no antecedente e
consequente.
37
Algumas associações obtidas mostraram-se triviais: os clientes
geralmente compram mais de um sabor de refresco, de refrigerante, de
macarrão instantâneo e mais de um aroma de sabonete. Em relação a
esses itens, o que mais aparece ressaltado é que o consumidor escolhe
apenas uma marca de sabonete, macarrão instantâneo, refrigerante, etc.,
variando somente o ingrediente principal do produto. Isso remete à
importância da escolha dos fornecedores (qualidade e preço) e da
definição das promoções e distribuição dos produtos na gôndola que são
variáveis que, geralmente, influenciam o consumo.
Os resultados encontrados demonstram, também, que alguns
produtos, que provavelmente não estão localizados em gôndolas
próximas, podem ter seu consumo elevado caso haja essa proximidade.
Tais produtos como mussarela e pão francês, café e pão francês, leite
condensado e achocolatado, esponja de cozinha e margarina, óleo de
cozinha e leite condensado, sal refinado e leite condensado, que
aparecem associados nas regras geradas, ao serem localizados
próximos, sugerem uma composição que já é comum, mas no qual o
consumidor pode não estar pensando naquele momento.
Essa sugestão pode também ser feita com produtos que não
aparecem associados como legumes e verduras. Podemos ver também
que há uma grande associação entre legumes, mas não aparece
associação, que deveria ser comum, entre frutas e legumes. Pode-se
pensar em alguns motivos:
- frutas e legumes juntos podem gerar excesso de peso e volume
que impossibilitem carregar;
- as frutas não estavam com boa qualidade;
- os consumidores dessa loja não têm costume de consumir frutas.
Uma característica do algoritmo de mineração de dados APRIORI é
que se o produto aparece muitas vezes nas transações, a tendência é
que vários produtos sejam associados a ele. Logo, pode-se perceber, em
qualquer rede de supermercado, o pão francês sempre fica bem ao fundo
da loja, fazendo com que o cliente percorra a loja até o final,
possibilitando a exposição de diversos produtos no qual ele possa lembrar
e acabar comprando. Ou seja, os consumidores vão por causa de um
38
determinado produto e acabam comprando outros. Eles podem ser
posicionados em locais que exijam que o consumidor passe pela maior
parte do supermercado. Próximo a eles devem estar os itens que o
supermercado tenha interesse em estimular as vendas naquele período.
39
7. TRABALHOS FUTUROS
A principal motivação da realização deste trabalho, bem como a
escolha deste tema, é o fato do crescimento gradativo dos dados nas
organizações, onde, a cada ano, as organizações e instituições têm
armazenado cada vez mais informações de seus negócios em suas bases
de dados. Com isso, a quantidade de informação armazenada em bancos
de dados aumenta diariamente fazendo com que a habilidade técnica e a
capacidade humana de interpretação dessa informação sejam limitadas
ou até mesmo proibitivas.
Com a mineração de dados, os padrões obtidos, além de serem
úteis, acabam trazendo alguma novidade, o que acaba sendo
interessante para os gestores. A extração de informações valiosas
mostra-se promissora para qualquer domínio de aplicação. Deve-se,
entretanto, tomar cuidado com problemas que possam ser encontrados,
como a existência de dados incompletos ou inconsistentes, que podem
causar distorções nos resultados obtidos.
Este trabalho baseou-se na metodologia CRISP-DM seguindo os
passo do processo de KDD, pois o principal objetivo foi apresentar na
prática as etapas do desta metodologia. Como visto, a fase de
Preparação de Dados foi a fase que consumiu maior esforço de trabalho,
por ter que desenvolver diversas ferramentas para preparar os dados para
o algoritmo minerador. A fase de Modelagem foi responsável por
selecionar as tarefas de mineração de dados e execução do algoritmo
minerador, onde extraiu diversos padrões a partir dos dados. O exemplo
prático deste trabalho mostrou que é possível identificar padrões de
comportamento de clientes a partir de uma base de dados de transações
através da utilização de um algoritmo para extração de regras de
associação. É importante que cada empresa busque, a cada instante,
estratégias para conseguir alcançar vantagem competitiva em relação às
demais, e a mineração de dados é capaz de descobrir padrões
escondidos nas grandes quantidades de dados, que, conseqüentemente,
40
podem impactar, positivamente, na gestão estratégia por se tratar de um
padrão não descoberto anteriormente.
Como proposta para trabalhos futuros está a pesquisa de novas
técnicas para aperfeiçoar o algoritmo desenvolvido e a possibilidade de
hibridização do mesmo com outras técnicas, como por exemplo, a
utilização de Algoritmo Genético.
41
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AGRAWAL, R., IMIELINSKI, T. e SRIKANT, R., “Mining Association
Rules between Sets of Items in Large Databases”, Proceedings of the
ACM SIGMOD International Conference on Management of Data,
Washington, USA, 1993.
AGRAWAL, R. e SRIKANT, R., “Fast algorithms for mining association
rules in large databases”.,Proceedings of the 20th International
Conference on Very Large Data Bases (VLDB),Santiago, Chile, 1994.
BRIN, S., MOTWANI, R., ULLMAN, J. D. e TSURM S., “Dynamic itemset
counting and implication rules for market basket data”, Proceedings of
the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data,
Arizona, USA, 1997.
CARVALHO, P. M. F. M., “O marketing relacional e o estudo do caso
chip 7”, Universidade Portucalense Infante D. Henrique, 2004.
CHAPMAN, P; CLINTON, J; KERBER, R; KHABAZA, T; RAINARTZ, T;
SHEARER, C; WIRTH, R. CRIPS-DM 1.0 Step-by-step data mining
guide. 2000.
FAYYAD,U.M; PIATETSKY, G; SMYTH P; Knowledge Discovery and
Data Mining: Towards a Unifying Framework. Proceeding of the
Second International Conference on Knowledge Discovery and Data
Mining (KDD-96). Portland, 1996.
GOLDSCHMIDT, R.; PASSOS, E. Data Mining Um Guia Prático.
Campus, 2005.
42
GONÇALVES, E. C., “Regras de Associação e suas Medidas de
Interesse Objetivas e Subjetivas”, INFOCOMP Journal of Computer
Science, 2005.
JIAWEI HAN, JIAN PEI, AND YIWEN YIN. Mining frequent patterns
without candidate generation. In Proc. of the 2000 ACM SIGMOD
International Conference on Management of Data, pages 1–12, 2000
VIANA, R. Mineração de Dados. Introdução e Aplicações. SQL
Magazine, Ed. 10, Ano 1, 2004.
SINTEGRA Sistema, disponível em: http://www.sintegra.gov.br
ZAKI, M. J.; PARTHASARATHY, S.; OGIHARA, M.; AND LI, W. 1997.
New Algorithms for Fast Discovery of Association Rules. In Proc. of
the Third Int l Conf. on Knowledge Discovery in Databases and Data
Mining, 283-286.
43
ANEXOS
ANEXO I – FERRAMENTA DE TRASFORMAÇÃO - PREPARAR ARQUIVO
unit ufrmMain;
interface
uses
Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics,
Controls, Forms,
Dialogs, StdCtrls, Buttons, IniFiles, ExtCtrls;
type
TfrmMain = class(TForm)
opndlgFile: TOpenDialog;
pnlControl: TPanel;
btbtnClose: TBitBtn;
btbtnExecute: TBitBtn;
btbtnOpen: TBitBtn;
pnlIn: TPanel;
Label1: TLabel;
edtFile: TEdit;
chckbxTransacao: TCheckBox;
procedure btbtnExecuteClick(Sender: TObject);
procedure btbtnOpenClick(Sender: TObject);
procedure btbtnCloseClick(Sender: TObject);
procedure edtFileDblClick(Sender: TObject);
private
function StartConf(out pError: string): Boolean;
function Execute(out pError: string): Boolean;
procedure FillCharLeftZero(var pItem: string; const pLength:
Integer);
function GetTransChars(var pLine: string): string;
function GetItemChars(var pLine: string): string;
public
end;
var
frmMain: TfrmMain;
implementation
var
fFlagTrans,
fLimit: string;
fInitCharTrans,
fLengthCharTrans,
fInitCharItem,
fLengthCharItem,
fCountItems,
fCountTrans: Integer;
44
const
//General
cNull = '<<NULL>>';
//Configuration File
cINIFile = 'Conf.cfg';
cINISection = 'Conf';
cINIFlagTrans = 'InicioLinhaTrans';
cINIInitCharTrans = 'InicioCharTrans';
cINILengthCharTrans = 'TamanhoCharTrans';
cINIInitCharItem = 'InicioCharItem';
cINILengthCharItem = 'TamanhoCharItem';
cINIFlagLimit = 'Separador';
//Msgs
cMsgSucess = 'Operação realizada com
sucesso!'#13#10'Arquivo criado: %s '#13#10'Total Transações: %d
Total Itens: %d';
cMsgINIFileNotFound = 'Arquivo de Configuração não foi
localizado.'#13;
cMsgCantExecute = 'Não foi possível realizar a
operação:'#13#10;
cMsgFileNotFound = 'Arquivo de origem não encontrado.';
{$R *.dfm}
function TfrmMain.Execute(out pError: string): Boolean;
var
vFile: TextFile;
vTemp, vTransBefore, vTrans, vLine: string;
vStrLstItems, vStrLstNewFile : TStringList;
begin
fCountItems := 0;
fCountTrans := 0;
Result := False;
vTransBefore := cNull;
vTrans := '';
vLine := '';
vStrLstItems := TStringList.Create;
vStrLstNewFile := TStringList.Create;
try
try
//assign file for your use
AssignFile(vFile, opndlgFile.FileName);
Reset(vFile);
while not EOF(vFile) do
begin
//read the line
Readln(vFile, vLine);
if (Copy(vLine, 1, Length(fFlagTrans)) = fFlagTrans)then
begin
//transaction! 60I
Inc(fCountItems);
vTrans := Self.GetTransChars(vLine);
//if other transactin i have to insert items data into
vStrLstItems
if ((vTrans = vTransBefore) or (vTransBefore = cNull))
then
begin
Inc(fCountTrans);
vStrLstItems.Add(Self.GetItemChars(vLine));
if (vTransBefore = cNull) then
begin
45
vTransBefore := vTrans;
end;
end
else
begin
vStrLstItems.Sort;
if (chckbxTransacao.Checked)then
begin
vTemp := StringReplace(vTransBefore + fLimit +
vStrLstItems.Text, #13#10, fLimit, [rfignoreCase, rfReplaceAll]);
end
else
begin
vTemp := StringReplace(vStrLstItems.Text, #13#10,
fLimit, [rfignoreCase, rfReplaceAll]);
end;
Delete(vTemp, Length(vTemp), 1);
vStrLstNewFile.Add(vTemp);
vTransBefore := vTrans;
//Clear and start new items list
vStrLstItems.Clear;
vStrLstItems.Add(Self.GetItemChars(vLine));
end;
end;
end;
vStrLstNewFile.SaveToFile(edtFile.Text + '.DMP');
Result := True;
except
on E : Exception do
begin
pError := 'Except: ' + E.Message;
end;
end;
finally
vStrLstItems.Free;
vStrLstNewFile.Free;
CloseFile(vFile);
end;
end;
procedure TfrmMain.FillCharLeftZero(var pItem: string; const
pLength: Integer);
var
I : Integer;
begin
pItem := Trim(pItem);
for I := Length(pItem) to pLength do
begin
pItem := '0' + pItem;
end;
end;
function TfrmMain.GetItemChars(var pLine: string): string;
begin
Result := Copy(pLine, fInitCharItem, fLengthCharItem);
Self.FillCharLeftZero(Result, fLengthCharItem);
end;
function TfrmMain.GetTransChars(var pLine: string): string;
begin
Result := Copy(pLine, fInitCharTrans, fLengthCharTrans);
46
Self.FillCharLeftZero(Result, fLengthCharTrans);
end;
function TfrmMain.StartConf(out pError: string): Boolean;
var
vIniFile : TIniFile;
begin
Result := False;
if not(FileExists(ExtractFilePath(Application.ExeName) +
cINIFile)) then
begin
pError := cMsgINIFileNotFound +
ExtractFilePath(Application.ExeName) + cINIFile;
end
else
begin
vIniFile :=
TIniFile.Create(ExtractFilePath(Application.ExeName) + cINIFile);
try { fFlagTrans = fInitCharTrans = 34;
fLengthCharTrans = 6; fInitCharItem = 43; fLengthCharItem = 14;
fLimit = ';'; }
fFlagTrans := vIniFile.ReadString(cINISection,
cINIFlagTrans, '');
fInitCharTrans := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINIInitCharTrans, 0);
fLengthCharTrans := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINILengthCharTrans, 0);
fInitCharItem := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINIInitCharItem, 0);
fLengthCharItem := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINILengthCharItem, 0);
fLimit := vIniFile.ReadString(cINISection,
cINIFlagLimit, '');
finally
vIniFile.Free;
end;
Result := True;
end;
end;
procedure TfrmMain.btbtnExecuteClick(Sender: TObject);
var
vError: string;
begin
pnlControl.Enabled := False;
try
//TargetFile
if not(FileExists(edtFile.Text)) then
begin
ShowMessage( cMsgCantExecute + cMsgFileNotFound);
end
else
begin
//Load configuration
if not(Self.StartConf(vError)) then
begin
ShowMessage(cMsgCantExecute + vError);
end
else
begin
if not(Self.Execute(vError)) then
47
begin
ShowMessage(cMsgCantExecute + vError);
end
else
begin
ShowMessage(Format(cMsgSucess, [#13#10 + edtFile.Text +
'.DMP'#13#10, fCountTrans, fCountItems]));
end;
end;
end;
finally
pnlControl.Enabled := True;
end;
end;
procedure TfrmMain.btbtnOpenClick(Sender: TObject);
begin
if(opndlgFile.Execute) then
begin
edtFile.Text := opndlgFile.FileName;
end;
end;
procedure TfrmMain.btbtnCloseClick(Sender: TObject);
begin
Self.Close;
end;
procedure TfrmMain.edtFileDblClick(Sender: TObject);
begin
btbtnOpen.Click;
end;
end.
48
ANEXO II – ALGORITMO APRIORI
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <time.h> /*------------------------------------------------------------------------------ DEFINICAO DAS ESTRUTURAS DE DADOS ----------------------------------------------------------------------------*/ // tipo utilizado para a estrutura da arvore de prefixos typedef struct t_node { unsigned int sizelevel; struct t_item *itemlist; } t_c; // tipo utilizado para cada item na arvore de prefixos typedef struct t_item { unsigned int itemid, support, maxlengh; struct t_node *nextlevel; struct t_item *nextitem; } t_i; // tipo utilizado para manter as transacoes na memoria typedef struct t_trans { unsigned int transid; unsigned transsize; unsigned int *itemvet; struct t_trans *nexttrans; } t_t; /*------------------------------------------------------------------------------ DECLARACAO DE VARIAVEIS GLOBAIS ----------------------------------------------------------------------------*/ unsigned int numtrans; // numero de transacoes da base de dados float percminsup, // suporte minimo minconf, // confianca minima minlift; // lift minimo FILE *debfile; // arquivo de saida /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Libera a memoria utilizada pela transacao ----------------------------------------------------------------------------*/ void freetrans(struct t_trans *auxtrans) { free(auxtrans->itemvet); free(auxtrans); } /*------------------------------------------------------------------------------ Funcao: Conta o número de transações de cada item para montar a arvore ----------------------------------------------------------------------------*/ unsigned int countsupport(unsigned int *vetauxitem, struct t_trans *transroot,
49
int k) { struct t_trans *transaux, *transaux2; unsigned int support = 0, *auxitemlist, i, j; transaux = transroot; if (transaux == NULL) transaux2 = transaux; else transaux2 = transaux->nexttrans; while (transaux2 != NULL) { if (transaux2->transsize >= k) { auxitemlist = transaux2->itemvet; j = 0; for (i = 0; i < k; i++) while ((vetauxitem[i] != auxitemlist[j]) && (j < transaux2->transsize)) j++; if (vetauxitem[i-1] == auxitemlist[j]) support++; transaux = transaux2; transaux2 = transaux2->nexttrans; } else // retira a transacao da memoria { transaux->nexttrans = transaux2->nexttrans; freetrans(transaux2); transaux2 = transaux->nexttrans; } } return support; } /*------------------------------------------------------------------------------ Funcao: Gera os itemsets frequentes de tamanho k ----------------------------------------------------------------------------*/ int itemsetgen(int k, struct t_node *p_root, unsigned int *vetauxitem, struct t_trans *transroot, unsigned int minsup) { struct t_item *p_aux_i, *p_aux2_i, *p_new_i, *p_auxnew_i; struct t_node *p_aux_n; unsigned int support, ok; ok = 0; if (p_root != NULL) { p_aux_i = p_root->itemlist; while (p_aux_i != NULL) { vetauxitem[p_root->sizelevel - 1] = p_aux_i->itemid; /* gera os itemsets */ if (p_root->sizelevel == (k - 1)) { // obtem cada sufixo possivel e gera os candidatos
50
p_aux2_i = p_aux_i->nextitem; p_auxnew_i = p_aux_i->nextlevel->itemlist; while (p_aux2_i != NULL) { vetauxitem[k-1] = p_aux2_i->itemid; support = countsupport(vetauxitem, transroot, k); if (support >= minsup) // armazena item se tiver suporte { p_new_i = (struct t_item *) malloc (sizeof(struct t_item)); p_new_i->itemid = p_aux2_i->itemid; p_new_i->support = support; p_new_i->maxlengh = 1; p_new_i->nextitem = NULL; p_aux_n = (struct t_node *) malloc (sizeof(struct t_node)); p_aux_n->sizelevel = k+1; p_aux_n->itemlist = NULL; p_new_i->nextlevel = p_aux_n; if (p_auxnew_i == NULL) p_aux_i->nextlevel->itemlist = p_new_i; else p_auxnew_i->nextitem = p_new_i; p_auxnew_i = p_new_i; ok = 1; } p_aux2_i = p_aux2_i->nextitem; } } else { // caminha pela arvore, em profundidade ok = itemsetgen(k, p_aux_i->nextlevel, vetauxitem, transroot, minsup) || ok; } p_aux_i = p_aux_i->nextitem; } } return ok; } /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Armazena todos os itemsets frequentes ----------------------------------------------------------------------------*/ void showitemsets(struct t_node *p_root, int k, unsigned int *vetauxitem) { struct t_item *p_aux_i; int i; if (p_root != NULL) { p_aux_i = p_root->itemlist; while (p_aux_i != NULL) { vetauxitem[p_root->sizelevel-1] = p_aux_i->itemid; if (p_root->sizelevel == k) { fprintf(debfile, " %.4f; ", (float)p_aux_i->support/(float)numtrans); for (i = 0; i < k; i++) fprintf(debfile, "%d ", vetauxitem[i]); fprintf(debfile, "\n"); }
51
else showitemsets(p_aux_i->nextlevel, k, vetauxitem); p_aux_i = p_aux_i->nextitem; } } } /*------------------------------------------------------------------------------ Funcao: Obtem o suporte de um itemset a partir da arvore de prefixos ----------------------------------------------------------------------------*/ int getsupport(struct t_node *p_root, unsigned int *itemset, int inicio, int fim) { struct t_item *auxitemlist; auxitemlist = p_root->itemlist; while ((auxitemlist != NULL) && (auxitemlist->itemid != itemset[inicio])) auxitemlist = auxitemlist->nextitem; if ((auxitemlist != NULL) && (inicio < fim) && (auxitemlist->nextlevel->itemlist != NULL)) return getsupport(auxitemlist->nextlevel, itemset, inicio+1, fim); else if (auxitemlist == NULL) return 0; else return auxitemlist->support; } /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Exibe um subconjunto do itemset ----------------------------------------------------------------------------*/ void subitemset(unsigned int *itemset, int inicio, int fim) { int i; for (i = inicio; i <= fim; i++) fprintf(debfile, "%d ", itemset[i]); } /*------------------------------------------------------------------------------ Funcao: Calcula a confianca de uma regra ----------------------------------------------------------------------------*/ float conf_calc(float rule_sup, float antec_sup) { if (antec_sup == 0) return 0; else return (rule_sup / antec_sup); } /*------------------------------------------------------------------------------ Funcao: Calcula o lift de uma regra ----------------------------------------------------------------------------*/ float lift_calc(float rule_sup, float antec_sup, float conseq_sup) { float aux; aux = antec_sup * conseq_sup; if (aux == 0) return 0; else return (rule_sup / aux); }
52
/*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Mostra as regras com respectivas medidas de interesse ----------------------------------------------------------------------------*/ void showrules(struct t_node *p_root, unsigned int *itemset, int tamanho, int i) { float rule_sup, antec_sup, conseq_sup, confidence, lift; rule_sup = (float)getsupport(p_root, itemset, 0, tamanho-1)/(float)numtrans; antec_sup = (float)getsupport(p_root, itemset, 0, i)/(float)numtrans; conseq_sup = (float)getsupport(p_root, itemset, i+1, tamanho-1)/(float)numtrans; lift = lift_calc(rule_sup, antec_sup, conseq_sup); confidence = conf_calc(rule_sup, antec_sup); if (((minconf != 0) && (confidence >= minconf) && (minlift == 0)) || ((minlift != 0) && (lift >= minlift) && (minconf == 0)) || ((confidence >= minconf) && (lift >= minlift)) || ((minconf == 0) && (minlift == 0))) { fprintf(debfile, " %.4f; %.4f; %.4f; ", rule_sup, confidence, lift); subitemset(itemset, 0, i); fprintf(debfile, " => "); subitemset(itemset, i+1, tamanho-1); fprintf(debfile, "\n"); } antec_sup = (float)getsupport(p_root, itemset, i+1, tamanho-1)/(float)numtrans; conseq_sup = (float)getsupport(p_root, itemset, 0, i)/(float)numtrans; lift = lift_calc(rule_sup, antec_sup, conseq_sup); confidence = conf_calc(rule_sup, antec_sup); if (((minconf != 0) && (confidence >= minconf) && (minlift == 0)) || ((minlift != 0) && (lift >= minlift) && (minconf == 0)) || ((confidence >= minconf) && (lift >= minlift)) || ((minconf == 0) && (minlift == 0))) { fprintf(debfile, " %.4f; %.4f; %.4f; ", rule_sup, confidence, lift); subitemset(itemset, i+1, tamanho-1); fprintf(debfile, " => "); subitemset(itemset, 0, i); fprintf(debfile, "\n"); } } /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Gera o primeiro conjunto de regras ----------------------------------------------------------------------------*/ void firstrules(struct t_node *p_root, unsigned int *itemset, int tamanho) { int i; for (i = 0; i < (tamanho - 1); i++) showrules(p_root, itemset, tamanho, i); } /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Auxilia o procedimento nextrules ----------------------------------------------------------------------------*/ void morerules(struct t_node *p_root, unsigned int *itemset, int tamanho) { int i = 0, ok = 1, j;
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while ((itemset[i] < itemset[i+1]) && (i < (tamanho - 2))) i++; if (itemset[i] < itemset[i+1]) ok = 0; else for (j = i+1; j < (tamanho-1); j++) if ((itemset[j] > itemset [j+1])) ok = 0; if (ok) showrules(p_root, itemset, tamanho, i); } /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Gera o segundo e ultimo conjunto de regras ----------------------------------------------------------------------------*/ void nextrules(struct t_node *p_root, unsigned int *itemset, int inicio, int tamanho) { int i, aux; int *auxvet; if (inicio < (tamanho - 1)) { auxvet = (int *) malloc (sizeof(int) * tamanho); for (i = 0; i < tamanho; i++) auxvet[i] = itemset[i]; for (i = inicio; i < tamanho; i++) { aux = auxvet[i]; auxvet[i] = auxvet[inicio]; auxvet[inicio] = aux; nextrules(p_root, auxvet, inicio + 1, tamanho); } free(auxvet); } else morerules(p_root, itemset, tamanho); } /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Geracao de regras (recursivamente) ----------------------------------------------------------------------------*/ void rulesgen(struct t_node *p_root, struct t_node *p_aux, int k, unsigned int *vetauxitem) { struct t_item *p_aux_i; if (p_root != NULL) { p_aux_i = p_aux->itemlist; while (p_aux_i != NULL) { vetauxitem[p_aux->sizelevel-1] = p_aux_i->itemid; if (p_aux->sizelevel == k) { firstrules(p_root, vetauxitem, k); nextrules(p_root, vetauxitem, 1, k); }
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else rulesgen(p_root, p_aux_i->nextlevel, k, vetauxitem); p_aux_i = p_aux_i->nextitem; } } } /*------------------------------------------------------------------------------ Procedimento: Exibe os parametros do programa ----------------------------------------------------------------------------*/ void showparam() { printf("\nSINTAXE: aprioriv1.1 <arquivo de transacoes> [opcoes]\n\n"); printf("Opcoes: -o <arquivo de saida> => nome do arquivo de saida\n"); printf(" -s <minsup> => valor do suporte minimo\n"); printf(" -c <minconf> => valor da confianca minima\n"); printf(" -l <minlift> => valor do lift minimo\n\n"); printf("Exemplo: apriori_v1 arqtrans.txt regras.txt -s 0.04 -c 0.8 -l 2.0\n\n"); printf("Os valores default utilizados para as opcoes nao informadas sao:\n"); printf(" arquivo de saida = [arquivo de transacoes].out\n"); printf(" minsup = 0.03\n"); printf(" minconf = 0.00\n"); printf(" minlift = 0.00\n\n"); printf("Caso seja fornecido minconf e minlift, as regras obtidas irao\n"); printf("atender a ambas as medidas.\n"); } /*------------------------------------------------------------------------------ PROGRAMA PRINCIPAL ----------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------*/ void main (int argc, char **argv) { /* Declaracao de variaveis */ FILE *bd_in; /* arquivo de entrada da base de dados */ struct t_node *p_root, *p_aux_n; struct t_item *p_new_i, *p_aux_i; struct t_trans *transroot, *transaux1, *transaux2; char filename[25], /* string para nome de arquivo (entrada ou saida) */ fileout[25], /* string para nome de arquivo de saida */ argval[4]; unsigned int numitems, /* numero de itens */ maxitems, i, j, ok, /* variavel auxiliar para contador */ totallarge, /* total de itemsets frequentes */ minsup; /* suporte minimo - em no. de transacoes */ unsigned int item, auxitem; char c; unsigned int *vetconta, *vetordena, *vetauxitem, *vetitemlist; /* -------------------------------------------------------------------------- Trata os parametros de entrada do algoritmo ------------------------------------------------------------------------*/ /* Inicializa variaveis */ numitems = 0; numtrans = 0; maxitems = 0; /* Verifica os parametros fornecidos */
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if ((argc < 2) || (argc > 10)) { printf("\nERRO: Numero incorreto de parametros.\n"); showparam(); exit(1); } else { /* Obtem nome do arquivo de transacoes */ sprintf(filename, "%s", argv[1]); /* Inicializa parametros */ percminsup = 0.03; minconf = 0; minlift = 0; sprintf(fileout, "%s.out", filename); /* obtem os parametros */ i = 2; while (i < argc) { strcpy(argval, argv[i++]); switch (argval[1]) { case 'o': // arquivo de saida strcpy(fileout, argv[i++]); break; case 's': // valor dos suporte minimo percminsup = atof(argv[i++]); break; case 'c': // valor da confianca minima minconf = atof(argv[i++]); break; case 'l': // valor do lift minimo minlift = atof(argv[i++]); break; default: printf("\nERRO: Parametro %d incorreto.\n", argval); showparam(); exit(1); } } } /* Abre o arquivo de saida */ debfile = fopen(fileout, "w+"); /* -------------------------------------------------------------------------- Le o arquivo de transacoes ------------------------------------------------------------------------*/ /* Abre o arquivo com a base de transacoes */ if ((bd_in = fopen(filename, "rb"))==NULL) { printf("\nERRO: Nao foi possivel abrir o arquivo %s.\n", filename); exit(1); } /* Conta o numero de itens do arquivo */ while (!feof(bd_in)) { fscanf(bd_in, "%d", &item); numitems++; if (item > maxitems) maxitems = item; } /* aloca vetor auxiliar para os items de uma trasacao */ vetauxitem = (unsigned int *) malloc (sizeof(unsigned int) * maxitems);
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/* aloca vetor para contar itemsets de tamanho 1 */ vetconta = (unsigned int *) malloc ((sizeof(unsigned int) * maxitems) + 1); for (i = 0; i <= maxitems; i++) vetconta[i] = 0; /* aloca a raiz da lista de transacoes */ transroot = (struct t_trans *) malloc (sizeof(struct t_trans)); transroot->transid = 0; transroot->transsize = 0; transroot->itemvet = NULL; transroot->nexttrans = NULL; transaux1 = transroot; /* Le os itens do arquivo de transacoes e armazena-os na memoria */ fseek(bd_in, 0, 0); c = getc(bd_in); while (!feof(bd_in)) { auxitem = 0; while (c != '\r') { item = 0; while ( (c >= '0') && (c <= '9')) { item *= 10; item += (int) c - (int) '0'; c = getc(bd_in); } vetconta[item]++; vetauxitem[auxitem++] = item; if (c == ' ') c = getc(bd_in); } numtrans++; /* cria a transacao na memoria */ if (auxitem > 1) { vetitemlist = (unsigned int *) malloc(sizeof(unsigned int) * auxitem); for (i = 0; i < auxitem; i++) vetitemlist[i] = vetauxitem[i]; transaux2 = (struct t_trans *) malloc (sizeof(struct t_trans)); transaux2->transid = numtrans; transaux2->transsize = auxitem; transaux2->itemvet = vetitemlist; transaux2->nexttrans = NULL; transaux1->nexttrans = transaux2; transaux1 = transaux2; } c = getc(bd_in); if (!feof(bd_in)) c = getc(bd_in); } /* Calcula o valor do suporte minimo em transacoes */ minsup = (int) (numtrans * percminsup); /*-------------------------------------------------------------------------- Exibe informacoes sobre a execucao -------------------------------------------------------------------------*/ printf("\n\n"); printf("PUC-RIO\n"); printf("Departamento de Engenharia Elétrica \n"); printf("\n--------------------------------------------\n"); printf("Algoritmo APRIORI (implementacao versao 1.1)\n"); printf("--------------------------------------------\n"); printf("** Parametros **\n");
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printf("\tArquivo de transacoes: %s\n", filename); printf("\tNumero de transacoes : %d\n", numtrans); printf("\tNumero de itens: %d\n", numitems); printf("\tMedia de itens por transacao: %.2f\n", (float)numitems/(float)numtrans); printf("\tMaior identificador de item: %d\n", maxitems); printf("\tSuporte minimo : %.4f (%d transacoes)\n", percminsup, minsup); printf("\tConfianca minima : %.4f\n", minconf); printf("\tLift minimo : %.4f\n\n", minlift); printf("** Execucao iniciada **\n\n"); /*-------------------------------------------------------------------------- Grava cabecalho do arquivo de saida -------------------------------------------------------------------------*/ printf("PUC-RIO\n"); printf("Departamento de Engenharia Elétrica \n"); fprintf(debfile, "#\n# --------------------------------------------\n"); fprintf(debfile, "# Algoritmo APRIORI (implementacao versao 1.1)\n"); fprintf(debfile, "# --------------------------------------------\n"); fprintf(debfile, "# ** Parametros **\n"); fprintf(debfile, "# Arquivo de transacoes: %s\n", filename); fprintf(debfile, "# Numero de transacoes : %d\n", numtrans); fprintf(debfile, "# Numero de itens: %d\n", numitems); fprintf(debfile, "# Media de itens por transacao: %.2f\n", (float)numitems/(float)numtrans); fprintf(debfile, "# Maior identificador de item: %d\n", maxitems); fprintf(debfile, "# Suporte minimo : %.4f (%d transacoes)\n", percminsup, minsup); fprintf(debfile, "# Confianca minima : %.4f\n", minconf); fprintf(debfile, "# Lift minimo : %.4f\n#\n", minlift); fprintf(debfile, "# ** Resultados apos Execucao **\n#\n"); /*-------------------------------------------------------------------------- Obtem os itemsets frequentes de tamanho 1 -------------------------------------------------------------------------*/ printf("\t> Gerando os itemsets:\n"); printf("\t .. de tamanho 1\n"); totallarge = 0; if (minsup > 0) for (i = 0; i <= maxitems; i++) if (vetconta[i] >= minsup) { totallarge++; // fprintf(debfile, "%d (%d)\n", i, vetconta[i]); } /* cria vetor auxiliar para ordenacao */ vetordena = (unsigned int *) malloc (sizeof(unsigned int) * totallarge); /* alimenta vetor auxiliar ordenado */ j = 0; if (minsup > 0) for (i = 0; i <= maxitems; i++) if (vetconta[i] >= minsup) vetordena[j++] = i; // cria a raiz da arvore de prefixos p_root = (struct t_node *) malloc (sizeof(struct t_node)); p_root->sizelevel = 1; p_root->itemlist = NULL; // gera o primeiro nivel da arvore => os 1-itemsets for (i = 0; i < totallarge; i++) { p_new_i = (struct t_item *) malloc (sizeof(struct t_item)); p_new_i->itemid = vetordena[i];
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p_new_i->support = vetconta[vetordena[i]]; p_new_i->maxlengh = 1; p_new_i->nextitem = NULL; p_aux_n = (struct t_node *) malloc (sizeof(struct t_node)); p_aux_n->sizelevel = 2; p_aux_n->itemlist = NULL; p_new_i->nextlevel = p_aux_n; if (i == 0) p_root->itemlist = p_new_i; else p_aux_i->nextitem = p_new_i; p_aux_i = p_new_i; } /*-------------------------------------------------------------------------- Obtem os itemsets frequentes de tamanho maior do que 1 -------------------------------------------------------------------------*/ i = 2; do { ok = 0; printf("\t .. de tamanho %d\n", i); ok = ok || itemsetgen(i++, p_root, vetauxitem, transroot, minsup); } while (ok); /*-------------------------------------------------------------------------- Grava os itemsets frequentes no arquivo de saida -------------------------------------------------------------------------*/ // i-2 corresponde ao tamanho maximo dos itemsets frequentes fprintf(debfile, "# ==> Itemsets frequentes (suporte)\n", j); for (j = 1; j <= (i - 2); j++) { fprintf(debfile, "# ==> %d-itemsets \n", j); showitemsets(p_root, j, vetauxitem); } /*-------------------------------------------------------------------------- Obtem as regras de associacao a partir dos itemsets frequentes -------------------------------------------------------------------------*/ // i-2 corresponde ao tamanho maximo dos itemsets frequentes printf("\n\t> Gerando as regras de associacao.\n"); fprintf(debfile, "#\n# ==> Regras de associacao: suporte; confiança; lift; "); fprintf(debfile, "antecedente => consequente\n"); for (j = 2; j <= (i - 2); j++) rulesgen(p_root, p_root, j, vetauxitem); printf("\n\t> Arquivo de saida gerado.\n"); printf("\n** Execucao finalizada **\n\n"); /*-------------------------------------------------------------------------- Fecha os arquivos de trabalho e libera a memoria alocada -------------------------------------------------------------------------*/ fclose(debfile); fclose(bd_in); } // FIM DO PROGRAMA
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ANEXO III – ARQUIVO RESULTADO DO PROCESSAMENTO DO ARPIORI
# PUC-RIO # Departamento de Engenharia Elétrica # # -------------------------------------------- # Algoritmo APRIORI (implementacao versao 1.1) # -------------------------------------------- # ** Parametros ** # Arquivo de transacoes: input.txt # Numero de transacoes : 140272 # Numero de itens: 1267390 # Media de itens por transacao: 9.04 # Maior identificador de item: 81167 # Suporte minimo : 0.0050 (701 transacoes) # Confianca minima : 0.0050 # Lift minimo : 0.0100 # # ** Resultados apos Execucao ** # # ==> Itemsets frequentes (suporte) # ==> 1-itemsets 0.0056; 3 0.0097; 28 0.0078; 40 0.0375; 43 0.0102; 47 0.0066; 50 0.0070; 51 0.0085; 56 0.0316; 57 0.0088; 61 0.0169; 64 0.0096; 65 0.0838; 66 0.0104; 67 0.0162; 68 0.0079; 69 0.0550; 71 0.0303; 72 0.0233; 73 0.0146; 75 0.0080; 76 0.0222; 78 0.0117; 79 0.0072; 80 0.0248; 83 0.0115; 86 0.0243; 87 0.0091; 88 0.0095; 89 0.0094; 90 0.0086; 92 0.0207; 94 0.0120; 98 0.0305; 100 0.0218; 102 0.0670; 103
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0.0518; 112 0.0069; 114 0.0832; 118 0.0110; 119 0.0280; 124 0.0123; 125 0.0522; 126 0.0056; 128 0.0178; 135 0.0051; 141 0.0063; 148 0.0067; 149 0.0108; 150 0.0053; 161 0.0094; 187 0.0056; 204 0.0168; 212 0.0115; 215 0.0088; 216 0.0115; 230 0.0135; 237 0.0119; 256 0.0091; 264 0.0092; 270 0.0108; 271 0.0058; 275 0.0148; 284 0.0054; 315 0.0141; 331 0.0356; 344 0.0177; 381 0.0084; 388 0.0333; 414 0.0334; 424 0.2220; 510 0.0226; 511 0.0069; 521 0.0089; 523 0.0266; 524 0.0101; 548 0.0132; 551 0.0190; 562 0.0343; 581 0.0071; 590 0.0136; 593 0.0079; 614 0.0065; 624 0.0223; 635 0.0090; 643 0.0058; 675 0.0075; 809 0.0201; 847 0.0071; 879 0.0190; 910 0.0157; 928 0.0074; 965 0.0393; 987 0.0233; 996 0.0150; 1032 0.0075; 1046
61
0.0071; 1149 0.0054; 1158 0.0159; 1159 0.0102; 1175 0.0180; 1179 0.0143; 1183 0.0213; 1184 0.0179; 1261 0.0061; 1265 0.0114; 1314 0.0150; 1347 0.0053; 1468 0.0112; 1534 0.0056; 1544 0.0106; 1553 0.0112; 1565 0.0105; 1574 0.0061; 1587 0.0167; 1610 0.0319; 1620 0.0089; 1683 0.0144; 1698 0.0124; 1702 0.0122; 1706 0.0099; 1734 0.0147; 1766 0.0139; 1789 0.0079; 1796 0.0321; 1812 0.0097; 1817 0.0279; 1856 0.0092; 1860 0.0056; 1876 0.0077; 1901 0.0057; 1907 0.0060; 1908 0.0060; 1925 0.0072; 1961 0.0075; 2025 0.0063; 2117 0.0196; 2150 0.0057; 2163 0.0069; 2177 0.0117; 2219 0.0148; 2265 0.0061; 2293 0.0086; 2400 0.0056; 2405 0.0122; 2439 0.0062; 2503 0.0129; 2521 0.0098; 2546 0.0058; 2578 0.0087; 2622 0.0157; 2648 0.0054; 2650 0.0051; 2667 0.0051; 2698 0.0144; 2725 0.0097; 2736
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87
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88
0.0051; 0.3120; 12.5731; 118 126 => 66 103 0.0051; 0.3357; 6.4295; 66 103 118 => 126 0.0051; 0.0986; 6.4295; 126 => 66 103 118 0.0080; 1.0000; 12.0137; 66 103 126 => 118 0.0080; 0.0958; 12.0137; 118 => 66 103 126 0.0094; 1.0000; 14.9210; 66 118 126 => 103 0.0094; 0.1397; 14.9210; 103 => 66 118 126 0.0172; 1.0000; 31.5502; 66 126 => 103 118 0.0172; 0.5434; 31.5502; 103 118 => 66 126
89
ANEXO IV – FERRAMENTA DE PÓS PROCESSAMETO – TRADUZ RESULTADO
unit ufrmMain;
interface
uses
Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,
Dialogs, StdCtrls, Buttons, IniFiles, ExtCtrls;
type
TfrmMain = class(TForm)
opndlgFile: TOpenDialog;
pnlControl: TPanel;
btbtnClose: TBitBtn;
btbtnExecute: TBitBtn;
pnlIn: TPanel;
Label1: TLabel;
edtFile: TEdit;
Label2: TLabel;
edtDestino: TEdit;
btbtnOpen: TBitBtn;
BTBTNdESTINO: TBitBtn;
procedure btbtnExecuteClick(Sender: TObject);
procedure btbtnOpenClick(Sender: TObject);
procedure btbtnCloseClick(Sender: TObject);
procedure edtFileDblClick(Sender: TObject);
procedure BTBTNdESTINOClick(Sender: TObject);
private
function StartConf(out pError: string): Boolean;
function Execute(out pError: string): Boolean;
procedure FillCharLeftZero(var pItem: string; const pLength: Integer);
function GetCodProduto(var pLine: string): string;
function GetProduto(var pLine: string): string;
public
end;
var
frmMain: TfrmMain;
implementation
var
fFlagProduto : string;
fInitCharProduto,
fLengthCharproduto,
fInitCharsCodProd,
fLengthCharCodProd : Integer;
const
//General
cNull = '<<NULL>>';
//Configuration File
cINIFile = 'Conf.cfg';
cINISection = 'Conf';
cINIFlagProduto = 'InicioLinhaProduto';
cINIInitCharProduto = 'InicioCharsProduto';
cINILengthCharProduto = 'TamanhoCharsProduto';
90
cINIInitCharsCodProd = 'InicioCharCodProduto';
cINILengthCharCodProd = 'TamanhoCharCodProduto';
//Msgs
cMsgSucess = 'Operação realizada com sucesso!';
cMsgINIFileNotFound = 'Arquivo de Configuração não foi localizado.'#13;
cMsgCantExecute = 'Não foi possível realizar a operação:'#13#10;
cMsgFileNotFound = 'Arquivo de origem não encontrado.';
cConst1 = '/+!+/';
cConst2 = '/+@+/';
cConst3 = '/+#+/';
cConst4 = '/+$+/';
cConst5 = '/+%+/';
cConst6 = '/+¨+/';
cConst7 = '/+&+/';
cConst8 = '/+*+/';
cConst9 = '/+þ+/';
cConst0 = '/+++/';
cConstPVir = '-';
cConstVir = '-';
{$R *.dfm}
function TfrmMain.Execute(out pError: string): Boolean;
var
I : Integer;
vLine, vTiraVirgula: string;
vFile: TextFile;
vStrLstFileReplacePerc, vStrLstCodProduto, vStrLstProduto, vStrLstFileReplace
: TStringList;
begin
Result := False;
vLine := '';
vStrLstCodProduto := TStringList.Create;
vStrLstProduto := TStringList.Create;
vStrLstFileReplace :=TStringList.Create;
vStrLstFileReplacePerc :=TStringList.Create;
vStrLstFileReplace.LoadFromFile(edtDestino.Text);
for I:= 0 to vStrLstFileReplace.Count -1 do
begin
if (Pos('(', vStrLstFileReplace.Strings[I]) <> 0)then
begin
vStrLstFileReplacePerc.Add(Copy(vStrLstFileReplace.Strings[I], Pos('(',
vStrLstFileReplace.Strings[I]), Length(vStrLstFileReplace.Strings[I]) - Pos('(',
vStrLstFileReplace.Strings[I]) + 1));
vStrLstFileReplace.Strings[I] :=
StringReplace(vStrLstFileReplace.Strings[I], vStrLstFileReplacePerc.Strings[I],
'',[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
end
else
begin
vStrLstFileReplacePerc.Add('');
end;
end;
try
try
//assign file for your use
AssignFile(vFile, edtFile.Text);
Reset(vFile);
while not EOF(vFile) do
91
begin
//read the line
Readln(vFile, vLine);
if (Copy(vLine, 1, Length(fFlagProduto)) = fFlagProduto) then
begin
vStrLstProduto.Add(GetProduto(vLine));
vStrLstCodProduto.Add(Self.GetCodProduto(vLine));
end;
end;
Result := True;
//---------------
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '1', cConst1,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '2', cConst2,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '3', cConst3,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '4', cConst4,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '5', cConst5,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '6', cConst6,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '7', cConst7,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '8', cConst8,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '9', cConst9,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, '0', cConst0,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, ';', cConstPVir,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstProduto.Text := StringReplace(vStrLstProduto.Text, ',', cConstVir,
[rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
//---------------
for I := (vStrLstCodProduto.Count - 1) downto 0 do
begin
if (Pos(vStrLstCodProduto.Strings[I], vStrLstFileReplace.Text) <> -
1)then
begin
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text,
vStrLstCodProduto.Strings[I], ';' + Trim(vStrLstProduto.Strings[I]) + '',
[rfIgnoreCase, rfreplaceAll]);
end;
end;
except
on E : Exception do
begin
pError := 'Except: ' + E.Message;
end;
end;
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst1,
'1', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst2,
'2', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst3,
'3', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst4,
92
'4', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst5,
'5', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst6,
'6', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst7,
'7', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst8,
'8', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst9,
'9', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, cConst0,
'0', [rfIgnoreCase, rfReplaceAll]);
for I:= 0 to vStrLstFileReplace.Count -1 do
begin
vTiraVirgula := vStrLstFileReplace.Strings[I] + ';' +
vStrLstFileReplacePerc.Strings[I];
Delete(vTiraVirgula, 1, 1);
vStrLstFileReplace.Strings[I] := vTiraVirgula;
end;
vStrLstFileReplace.Text := StringReplace(vStrLstFileReplace.Text, '==>',
';==>', [rfignoreCase, rfReplaceAll]);
vStrLstFileReplace.SaveToFile(edtDestino.Text + '.csv');
finally
vStrLstCodProduto.Free;
vStrLstProduto.Free;
vStrLstFileReplace.Free;
vStrLstFileReplacePerc.Free;
CloseFile(vFile);
end;
end;
procedure TfrmMain.FillCharLeftZero(var pItem: string; const pLength: Integer);
var
I : Integer;
begin
pItem := inttoStr(StrtoInt(Trim(pItem)));
{ De acordo com o alg. Minerador!
for I := Length(pItem) to pLength do
begin
pItem := '0' + pItem;
end;}
end;
function TfrmMain.StartConf(out pError: string): Boolean;
var
vIniFile : TIniFile;
begin
Result := False;
if not(FileExists(ExtractFilePath(Application.ExeName) + cINIFile)) then
begin
pError := cMsgINIFileNotFound + ExtractFilePath(Application.ExeName) +
cINIFile;
end
else
begin
vIniFile := TIniFile.Create(ExtractFilePath(Application.ExeName) +
cINIFile);
93
try
fFlagProduto := vIniFile.ReadString(cINISection, cINIFlagProduto,
'');
fInitCharProduto := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINIInitCharProduto, 0);
fLengthCharproduto := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINILengthCharProduto, 0);
fInitCharsCodProd := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINIInitCharsCodProd, 0);
fLengthCharCodProd := vIniFile.ReadInteger(cINISection,
cINILengthCharCodProd, 0);
finally
vIniFile.Free;
end;
Result := True;
end;
end;
procedure TfrmMain.btbtnExecuteClick(Sender: TObject);
var
vError: string;
begin
pnlControl.Enabled := False;
try
//TargetFile
if not(FileExists(edtFile.Text)or(FileExists(edtDestino.Text))) then
begin
ShowMessage( cMsgCantExecute + cMsgFileNotFound);
end
else
begin
//Load configuration
if not(Self.StartConf(vError)) then
begin
ShowMessage(cMsgCantExecute + vError);
end
else
begin
if not(Self.Execute(vError)) then
begin
ShowMessage(cMsgCantExecute + vError);
end
else
begin
ShowMessage(cMsgSucess + #13#10'Arquivo gerado: ' + edtDestino.Text +
'.csv');
end;
end;
end;
finally
pnlControl.Enabled := True;
end;
end;
procedure TfrmMain.btbtnOpenClick(Sender: TObject);
begin
if(opndlgFile.Execute) then
begin
edtFile.Text := opndlgFile.FileName;
end;
end;
94
procedure TfrmMain.btbtnCloseClick(Sender: TObject);
begin
Self.Close;
end;
procedure TfrmMain.edtFileDblClick(Sender: TObject);
begin
btbtnOpen.Click;
end;
function TfrmMain.GetCodProduto(var pLine: string): string;
begin
Result := Copy(pLine, fInitCharsCodProd, fInitCharsCodProd);
Self.FillCharLeftZero(Result, fLengthCharCodProd);
end;
function TfrmMain.GetProduto(var pLine: string): string;
begin
Result := Copy(pLine, fInitCharProduto, fLengthCharproduto);
end;
procedure TfrmMain.BTBTNdESTINOClick(Sender: TObject);
begin
if(opndlgFile.Execute) then
begin
edtDestino.Text := opndlgFile.FileName;
end;
end;
end.
ANEXO V – REGRAS DE ASSOCIAÇÃO
REGRAS DE ASSOCIAÇÃO I: 1 ITEM NO ANTECEDENTE E 1 ITEM NO CONSEQUENTE
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
0,50% 23,01% 98.821 REPOLHO KG => CHUCHU KG
0,50% 22,62% 44.822 BISC MAIZENA AYMORE 200G * => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,50% 21,49% 98.821 CHUCHU KG => REPOLHO KG
0,50% 15,71% 39.941 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,50% 12,81% 39.941 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,50% 10,00% 44.822 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => BISC MAIZENA AYMORE 200G *
0,50% 9,14% 48.238 CENOURA KG => ALFACE HIDROPONICA UN
0,51% 48,80% 58.626 BERINJELA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 29,00% 34.601 MUSCULO BOVINO KG => BATATA LAVADA KG.
0,51% 28,62% 56.705 ACHOC PO TODDY POTE 400G *PURO => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,51% 25,89% 51.303 SAL REFINADO CISNE 1KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,51% 24,01% 28.849 CAFE TOKO 250G => CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 23,95% 28.777 PAPEL HIG PERSONAL L8/PG7 TRAD => CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 23,50% 45.015 REPOLHO KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,51% 18,29% 27.291 OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML => TOMATE EXTRA KG
0,51% 15,94% 48.189 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
0,51% 15,46% 48.189 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,51% 15,32% 22.857 MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG => TOMATE EXTRA KG
0,51% 10,20% 56.705 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => ACHOC PO TODDY POTE 400G *PURO
0,51% 10,06% 51.303 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => SAL REFINADO CISNE 1KG
0,51% 9,79% 45.015 BANANA PRATA EXTRA KG => REPOLHO KG
0,51% 7,67% 27.291 TOMATE EXTRA KG => OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML
95
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
0,51% 7,64% 22.857 TOMATE EXTRA KG => MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG
0,51% 6,15% 28.849 CEBOLA NACIONAL KG => CAFE TOKO 250G
0,51% 6,14% 34.601 BATATA LAVADA KG. => MUSCULO BOVINO KG
0,51% 6,12% 28.777 CEBOLA NACIONAL KG => PAPEL HIG PERSONAL L8/PG7 TRAD
0,51% 6,09% 58.626 CEBOLA NACIONAL KG => BERINJELA KG
0,52% 50,70% 337.674 SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO => SABONETE LUX SUAVE 90G *BRANCO
0,52% 43,77% 52.229 PEPINO KG => BATATA LAVADA KG.
0,52% 34,52% 337.674 SABONETE LUX SUAVE 90G *BRANCO => SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO
0,52% 33,26% 39.955 OVOS GDE BCO C/12 UN MANTIQUEIRA => CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 29,73% 35.712 M T TRAD PREDILECTA 340G => CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 29,28% 35.175 AZEITONA VERDE VILLEFRUT POTE 250G => CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 25,00% 47.887 ABOBORA MORANGA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,52% 22,92% 34.197 MILHO VERDE TWIST 200G => TOMATE EXTRA KG
0,52% 22,48% 27.012 SALSICHA H/DOG PIF PAF KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 19,73% 39.088 FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,52% 19,46% 35.401 FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG => CENOURA KG
0,52% 16,97% 45.308 PIMENTAO VERDE KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,52% 16,20% 50.241 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => MARGARINA QUALY 500G
0,52% 16,11% 50.241 MARGARINA QUALY 500G => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,52% 15,39% 30.488 PAO FORMA SEVEN BOYS 500G => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,52% 13,82% 45.308 MACA GALA EXTRA NACIONAL => PIMENTAO VERDE KG
0,52% 10,38% 39.088 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG
0,52% 10,21% 30.488 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => PAO FORMA SEVEN BOYS 500G
0,52% 9,91% 47.887 BANANA PRATA EXTRA KG => ABOBORA MORANGA KG
0,52% 9,40% 35.401 CENOURA KG => FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG
0,52% 7,70% 34.197 TOMATE EXTRA KG => MILHO VERDE TWIST 200G
0,52% 6,29% 27.012 CEBOLA NACIONAL KG => SALSICHA H/DOG PIF PAF KG
0,52% 6,27% 39.955 CEBOLA NACIONAL KG => OVOS GDE BCO C/12 UN MANTIQUEIRA
0,52% 6,24% 52.229 BATATA LAVADA KG. => PEPINO KG
0,52% 6,24% 35.712 CEBOLA NACIONAL KG => M T TRAD PREDILECTA 340G
0,52% 6,23% 35.175 CEBOLA NACIONAL KG => AZEITONA VERDE VILLEFRUT POTE 250G
0,53% 44,86% 53.890 JILO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,53% 43,67% 65.165 ABOBRINHA BRASILEIRA KG => TOMATE EXTRA KG
0,53% 37,06% 164.566 ERVILHA QUERO 200G => MILHO VERDE TWIST 200G
0,53% 30,04% 36.089 MUSCULO BOVINO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,53% 27,80% 33.404 MORANGO CX 270g => CEBOLA NACIONAL KG
0,53% 23,39% 164.566 MILHO VERDE TWIST 200G => ERVILHA QUERO 200G
0,53% 21,52% 41.503 MACA IMPORTADA KG => LARANJA PERA RIO KG
0,53% 19,58% 37.759 ALHO IMPORTADO KG => LARANJA PERA RIO KG
0,53% 16,59% 30.180 LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * => CENOURA KG
0,53% 16,49% 24.604 MARGARINA QUALY 500G => TOMATE EXTRA KG
0,53% 10,61% 12.656 LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT. => BATATA LAVADA KG.
0,53% 10,28% 41.503 LARANJA PERA RIO KG => MACA IMPORTADA KG
0,53% 10,20% 37.759 LARANJA PERA RIO KG => ALHO IMPORTADO KG
0,53% 9,64% 30.180 CENOURA KG => LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG *
0,53% 7,97% 65.165 TOMATE EXTRA KG => ABOBRINHA BRASILEIRA KG
0,53% 7,94% 24.604 TOMATE EXTRA KG => MARGARINA QUALY 500G
0,53% 6,41% 36.089 CEBOLA NACIONAL KG => MUSCULO BOVINO KG
0,53% 6,35% 12.656 BATATA LAVADA KG. => LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT.
0,53% 6,35% 33.404 CEBOLA NACIONAL KG => MORANGO CX 270g
0,53% 6,31% 53.890 CEBOLA NACIONAL KG => JILO KG
0,54% 44,14% 80.306 ABOBRINHA BRASILEIRA KG => CENOURA KG
0,54% 38,60% 257.093 SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE => SABONETE LUX SUAVE 90G *BRANCO
0,54% 35,85% 257.093 SABONETE LUX SUAVE 90G *BRANCO => SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE
0,54% 25,25% 11.376 CAFE TOKO 250G => PAO FRANCES KG
0,54% 24,06% 28.709 MILHO VERDE TWIST 200G => BATATA LAVADA KG.
0,54% 16,17% 19.431 PAO FORMA SEVEN BOYS 500G => CEBOLA NACIONAL KG
0,54% 15,15% 30.015 CARNE MOIDA ACEM KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,54% 10,68% 30.015 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CARNE MOIDA ACEM KG
0,54% 9,82% 80.306 CENOURA KG => ABOBRINHA BRASILEIRA KG
0,54% 6,51% 19.431 CEBOLA NACIONAL KG => PAO FORMA SEVEN BOYS 500G
0,54% 6,47% 28.709 BATATA LAVADA KG. => MILHO VERDE TWIST 200G
0,54% 2,42% 11.376 PAO FRANCES KG => CAFE TOKO 250G
0,55% 25,11% 48.422 REPOLHO KG => LARANJA PERA RIO KG
0,55% 23,04% 10.382 ACHOC PO NESCAU LT 400GR => PAO FRANCES KG
0,55% 20,77% 0,9359 FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG => PAO FRANCES KG
0,55% 16,37% 19.529 PAO FORMA SEVEN BOYS 500G => BATATA LAVADA KG.
0,55% 10,53% 48.422 LARANJA PERA RIO KG => REPOLHO KG
0,55% 6,54% 19.529 BATATA LAVADA KG. => PAO FORMA SEVEN BOYS 500G
0,55% 2,49% 0,9359 PAO FRANCES KG => FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG
0,55% 2,46% 10.382 PAO FRANCES KG => ACHOC PO NESCAU LT 400GR
0,56% 46,01% 54.899 ABOBRINHA BRASILEIRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,56% 41,99% 50.112 QUIABO BAND KG => BATATA LAVADA KG.
0,56% 29,31% 34.971 MORANGO CX 270g => BATATA LAVADA KG.
0,56% 25,05% 11.285 BISC MAIZENA AYMORE 200G * => PAO FRANCES KG
0,56% 23,77% 28.552 ACHOC PO NESCAU LT 400GR => CEBOLA NACIONAL KG
96
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
0,56% 20,19% 0,9098 REF COCA COLA 2LT* => PAO FRANCES KG
0,56% 17,64% 26.317 LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * => TOMATE EXTRA KG
0,56% 16,86% 20.113 MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG => BATATA LAVADA KG.
0,56% 11,13% 13.373 LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT. => CEBOLA NACIONAL KG
0,56% 8,40% 26.317 TOMATE EXTRA KG => LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG *
0,56% 6,77% 28.552 CEBOLA NACIONAL KG => ACHOC PO NESCAU LT 400GR
0,56% 6,72% 20.113 BATATA LAVADA KG. => MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG
0,56% 6,71% 54.899 BATATA LAVADA KG. => ABOBRINHA BRASILEIRA KG
0,56% 6,71% 13.373 CEBOLA NACIONAL KG => LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT.
0,56% 6,64% 34.971 BATATA LAVADA KG. => MORANGO CX 270g
0,56% 6,63% 50.112 BATATA LAVADA KG. => QUIABO BAND KG
0,56% 2,53% 0,9098 PAO FRANCES KG => REF COCA COLA 2LT*
0,56% 2,52% 11.285 PAO FRANCES KG => BISC MAIZENA AYMORE 200G *
0,57% 32,23% 14.519 LEITE L VIDA NUTRILAT 1LT *INTEGRA => PAO FRANCES KG
0,57% 30,24% 57.932 MORANGO CX 270g => BANANA PRATA EXTRA KG
0,57% 26,04% 11.731 BISC C CRACKER BAUDUCCO 200G => PAO FRANCES KG
0,57% 25,56% 109.787 INHAME KG => CHUCHU KG
0,57% 24,37% 109.787 CHUCHU KG => INHAME KG
0,57% 18,86% 36.369 CHEIRO VERDE UN => LARANJA PERA RIO KG
0,57% 14,50% 27.957 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => LARANJA PERA RIO KG
0,57% 11,03% 36.369 LARANJA PERA RIO KG => CHEIRO VERDE UN
0,57% 11,01% 57.932 BANANA PRATA EXTRA KG => MORANGO CX 270g
0,57% 11,00% 27.957 LARANJA PERA RIO KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,57% 2,59% 14.519 PAO FRANCES KG => LEITE L VIDA NUTRILAT 1LT *INTEGRA
0,57% 2,56% 11.731 PAO FRANCES KG => BISC C CRACKER BAUDUCCO 200G
0,58% 48,84% 88.852 PEPINO KG => CENOURA KG
0,58% 43,88% 52.718 QUIABO BAND KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,58% 29,49% 35.191 SAL REFINADO CISNE 1KG => BATATA LAVADA KG.
0,58% 25,83% 11.638 MILHO VERDE TWIST 200G => PAO FRANCES KG
0,58% 21,66% 32.317 FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG => TOMATE EXTRA KG
0,58% 17,88% 35.434 MARGARINA QUALY 500G => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,58% 16,27% 29.600 CARNE MOIDA ACEM KG => CENOURA KG
0,58% 11,43% 35.434 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => MARGARINA QUALY 500G
0,58% 10,62% 88.852 CENOURA KG => PEPINO KG
0,58% 10,53% 29.600 CENOURA KG => CARNE MOIDA ACEM KG
0,58% 8,58% 32.317 TOMATE EXTRA KG => FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG
0,58% 6,97% 52.718 CEBOLA NACIONAL KG => QUIABO BAND KG
0,58% 6,90% 35.191 BATATA LAVADA KG. => SAL REFINADO CISNE 1KG
0,58% 2,62% 11.638 PAO FRANCES KG => MILHO VERDE TWIST 200G
0,59% 49,73% 59.746 PEPINO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,59% 39,61% 47.582 BATATA ESCOVADA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,59% 28,41% 54.792 ABOBORA MORANGA KG => LARANJA PERA RIO KG
0,59% 26,46% 51.035 INHAME KG => LARANJA PERA RIO KG
0,59% 24,79% 29.581 ACHOC PO NESCAU LT 400GR => BATATA LAVADA KG.
0,59% 24,46% 11.022 MAMAO AMAZONAS KG => PAO FRANCES KG
0,59% 17,85% 32.473 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => CENOURA KG
0,59% 17,81% 51.858 MEXERICA POKAN KG => PERA IMPORTADA KG
0,59% 17,27% 51.858 PERA IMPORTADA KG => MEXERICA POKAN KG
0,59% 11,34% 54.792 LARANJA PERA RIO KG => ABOBORA MORANGA KG
0,59% 11,33% 51.035 LARANJA PERA RIO KG => INHAME KG
0,59% 10,74% 32.473 CENOURA KG => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
0,59% 7,14% 59.746 CEBOLA NACIONAL KG => PEPINO KG
0,59% 7,07% 47.582 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA ESCOVADA KG
0,59% 7,01% 29.581 BATATA LAVADA KG. => ACHOC PO NESCAU LT 400GR
0,59% 2,68% 11.022 PAO FRANCES KG => MAMAO AMAZONAS KG
0,60% 49,97% 74.560 PEPINO KG => TOMATE EXTRA KG
0,60% 30,62% 95.463 SAL REFINADO CISNE 1KG => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,60% 28,79% 12.970 ABOBORA MORANGA KG => PAO FRANCES KG
0,60% 27,20% 12.254 INHAME KG => PAO FRANCES KG
0,60% 25,66% 49.148 CHUCHU KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,60% 24,34% 36.315 MACA IMPORTADA KG => TOMATE EXTRA KG
0,60% 24,34% 10.965 MACA IMPORTADA KG => PAO FRANCES KG
0,60% 24,11% 43.861 MACA IMPORTADA KG => CENOURA KG
0,60% 21,46% 25.610 OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML => BATATA LAVADA KG.
0,60% 18,72% 95.463 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => SAL REFINADO CISNE 1KG
0,60% 18,01% 21.633 MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,60% 11,44% 49.148 BANANA PRATA EXTRA KG => CHUCHU KG
0,60% 10,87% 43.861 CENOURA KG => MACA IMPORTADA KG
0,60% 9,00% 36.315 TOMATE EXTRA KG => MACA IMPORTADA KG
0,60% 8,91% 74.560 TOMATE EXTRA KG => PEPINO KG
0,60% 7,23% 21.633 CEBOLA NACIONAL KG => MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG
0,60% 7,20% 25.610 BATATA LAVADA KG. => OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML
0,60% 2,72% 12.254 PAO FRANCES KG => INHAME KG
0,60% 2,72% 10.965 PAO FRANCES KG => MACA IMPORTADA KG
0,60% 2,69% 12.970 PAO FRANCES KG => ABOBORA MORANGA KG
0,61% 60,11% 410.115 SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO => SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA
97
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
0,61% 49,97% 60.033 ABOBRINHA BRASILEIRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,61% 41,93% 410.115 SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA => SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO
0,61% 31,93% 38.359 ALFACE HIDROPONICA UN => CEBOLA NACIONAL KG
0,61% 27,46% 52.593 INHAME KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,61% 26,57% 11.969 REF GUARANA KUAT 2LT GTS 250ML => PAO FRANCES KG
0,61% 20,13% 38.552 PIMENTAO VERDE KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,61% 19,25% 37.118 ALFACE COMUM UN => LARANJA PERA RIO KG
0,61% 18,92% 34.414 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => CENOURA KG
0,61% 11,76% 38.552 BANANA PRATA EXTRA KG => PIMENTAO VERDE KG
0,61% 11,71% 37.118 LARANJA PERA RIO KG => ALFACE COMUM UN
0,61% 11,68% 52.593 BANANA PRATA EXTRA KG => INHAME KG
0,61% 11,04% 34.414 CENOURA KG => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,61% 7,34% 60.033 CEBOLA NACIONAL KG => ABOBRINHA BRASILEIRA KG
0,61% 7,27% 38.359 CEBOLA NACIONAL KG => ALFACE HIDROPONICA UN
0,61% 2,75% 11.969 PAO FRANCES KG => REF GUARANA KUAT 2LT GTS 250ML
0,62% 31,85% 38.269 SAL REFINADO CISNE 1KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,62% 26,55% 11.960 CHUCHU KG => PAO FRANCES KG
0,62% 20,41% 39.094 CHEIRO VERDE UN => BANANA PRATA EXTRA KG
0,62% 12,26% 23.649 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => LARANJA PERA RIO KG
0,62% 11,93% 23.649 LARANJA PERA RIO KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,62% 11,85% 39.094 BANANA PRATA EXTRA KG => CHEIRO VERDE UN
0,62% 7,50% 38.269 CEBOLA NACIONAL KG => SAL REFINADO CISNE 1KG
0,62% 2,78% 11.960 PAO FRANCES KG => CHUCHU KG
0,63% 42,85% 285.408 SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA => SABONETE LUX SUAVE 90G *BRANCO
0,63% 41,83% 285.408 SABONETE LUX SUAVE 90G *BRANCO => SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA
0,63% 33,06% 39.447 ALFACE HIDROPONICA UN => BATATA LAVADA KG.
0,63% 27,79% 84.041 MILHO VERDE TWIST 200G => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
0,63% 27,04% 52.144 CHUCHU KG => LARANJA PERA RIO KG
0,63% 25,76% 75.003 MAMAO AMAZONAS KG => PERA IMPORTADA KG
0,63% 18,93% 84.041 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => MILHO VERDE TWIST 200G
0,63% 18,21% 75.003 PERA IMPORTADA KG => MAMAO AMAZONAS KG
0,63% 12,14% 52.144 LARANJA PERA RIO KG => CHUCHU KG
0,63% 7,48% 39.447 BATATA LAVADA KG. => ALFACE HIDROPONICA UN
0,64% 29,56% 13.319 REPOLHO KG => PAO FRANCES KG
0,64% 28,40% 34.113 MILHO VERDE TWIST 200G => CEBOLA NACIONAL KG
0,64% 20,90% 0,9418 REF COCA COLA 1-5LT * => PAO FRANCES KG
0,64% 20,40% 0,919 BOMBOM GAROTO SEREN AMOR UND => PAO FRANCES KG
0,64% 7,68% 34.113 CEBOLA NACIONAL KG => MILHO VERDE TWIST 200G
0,64% 2,90% 13.319 PAO FRANCES KG => REPOLHO KG
0,64% 2,90% 0,9418 PAO FRANCES KG => REF COCA COLA 1-5LT *
0,64% 2,90% 0,919 PAO FRANCES KG => BOMBOM GAROTO SEREN AMOR UND
0,65% 63,74% 457.087 SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO => SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE
0,65% 46,73% 457.087 SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE => SABONETE LUX SUAVE 90G AMARELO
0,65% 27,41% 54.307 ACHOC PO NESCAU LT 400GR => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,65% 26,87% 51.828 MAMAO AMAZONAS KG => LARANJA PERA RIO KG
0,65% 12,90% 24.705 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => BANANA PRATA EXTRA KG
0,65% 12,87% 54.307 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => ACHOC PO NESCAU LT 400GR
0,65% 12,58% 51.828 LARANJA PERA RIO KG => MAMAO AMAZONAS KG
0,65% 12,47% 24.705 BANANA PRATA EXTRA KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,66% 27,28% 49.638 MAMAO AMAZONAS KG => CENOURA KG
0,66% 23,44% 10.560 OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML => PAO FRANCES KG
0,66% 21,65% 41.747 PIMENTAO VERDE KG => LARANJA PERA RIO KG
0,66% 20,54% 0,9254 LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * => PAO FRANCES KG
0,66% 12,73% 41.747 LARANJA PERA RIO KG => PIMENTAO VERDE KG
0,66% 12,05% 49.638 CENOURA KG => MAMAO AMAZONAS KG
0,66% 2,97% 10.560 PAO FRANCES KG => OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML
0,66% 2,95% 0,9254 PAO FRANCES KG => LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG *
0,67% 25,20% 64.052 FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,67% 20,89% 31.175 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => TOMATE EXTRA KG
0,67% 20,73% 24.909 MARGARINA QUALY 500G => CEBOLA NACIONAL KG
0,67% 20,62% 24.610 MARGARINA QUALY 500G => BATATA LAVADA KG.
0,67% 20,37% 30.395 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => TOMATE EXTRA KG
0,67% 20,13% 0,907 PAO FORMA SEVEN BOYS 500G => PAO FRANCES KG
0,67% 20,12% 53.716 MEXERICA POKAN KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,67% 17,89% 53.716 MACA GALA EXTRA NACIONAL => MEXERICA POKAN KG
0,67% 17,01% 64.052 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG
0,67% 10,05% 30.395 TOMATE EXTRA KG => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
0,67% 10,00% 31.175 TOMATE EXTRA KG => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,67% 8,03% 24.909 CEBOLA NACIONAL KG => MARGARINA QUALY 500G
0,67% 7,94% 24.610 BATATA LAVADA KG. => MARGARINA QUALY 500G
0,67% 3,04% 0,907 PAO FRANCES KG => PAO FORMA SEVEN BOYS 500G
0,68% 27,50% 33.041 MACA IMPORTADA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,68% 24,36% 10.977 LIMAO THAITI KG => PAO FRANCES KG
0,68% 22,86% 10.300 REF COCA COLA 2-5LT => PAO FRANCES KG
0,68% 17,21% 34.108 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,68% 13,42% 34.108 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
98
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
0,68% 8,19% 33.041 CEBOLA NACIONAL KG => MACA IMPORTADA KG
0,68% 3,08% 10.977 PAO FRANCES KG => LIMAO THAITI KG
0,68% 3,05% 10.300 PAO FRANCES KG => REF COCA COLA 2-5LT
0,69% 36,52% 54.488 ALFACE HIDROPONICA UN => TOMATE EXTRA KG
0,69% 30,83% 61.095 MILHO VERDE TWIST 200G => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,69% 24,53% 48.608 OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,69% 13,76% 61.095 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => MILHO VERDE TWIST 200G
0,69% 13,66% 48.608 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML
0,69% 10,33% 54.488 TOMATE EXTRA KG => ALFACE HIDROPONICA UN
0,71% 26,39% 48.004 ALHO IMPORTADO KG => CENOURA KG
0,71% 25,31% 46.039 LIMAO THAITI KG => CENOURA KG
0,71% 23,51% 74.502 CHEIRO VERDE UN => ALFACE COMUM UN
0,71% 22,59% 74.502 ALFACE COMUM UN => CHEIRO VERDE UN
0,71% 21,98% 0,9904 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => PAO FRANCES KG
0,71% 12,97% 48.004 CENOURA KG => ALHO IMPORTADO KG
0,71% 12,91% 46.039 CENOURA KG => LIMAO THAITI KG
0,71% 3,18% 0,9904 PAO FRANCES KG => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,72% 29,46% 43.952 MAMAO AMAZONAS KG => TOMATE EXTRA KG
0,72% 27,08% 32.314 FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG => BATATA LAVADA KG.
0,72% 25,72% 30.903 OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML => CEBOLA NACIONAL KG
0,72% 22,84% 43.745 ALFACE COMUM UN => BANANA PRATA EXTRA KG
0,72% 13,81% 43.745 BANANA PRATA EXTRA KG => ALFACE COMUM UN
0,72% 10,67% 43.952 TOMATE EXTRA KG => MAMAO AMAZONAS KG
0,72% 8,68% 30.903 CEBOLA NACIONAL KG => OLEO DE SOJA RUBI PET 900ML
0,72% 8,58% 32.314 BATATA LAVADA KG. => FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG
0,73% 35,26% 52.614 ABOBORA MORANGA KG => TOMATE EXTRA KG
0,73% 29,46% 35.154 MACA IMPORTADA KG => BATATA LAVADA KG.
0,73% 27,43% 32.952 FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,73% 25,97% 49.739 LIMAO THAITI KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,73% 23,98% 10.805 CHEIRO VERDE UN => PAO FRANCES KG
0,73% 22,84% 45.258 LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,73% 20,52% 30.613 CARNE MOIDA ACEM KG => TOMATE EXTRA KG
0,73% 14,45% 45.258 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG *
0,73% 13,94% 49.739 BANANA PRATA EXTRA KG => LIMAO THAITI KG
0,73% 10,89% 52.614 TOMATE EXTRA KG => ABOBORA MORANGA KG
0,73% 10,89% 30.613 TOMATE EXTRA KG => CARNE MOIDA ACEM KG
0,73% 8,75% 32.952 CEBOLA NACIONAL KG => FILE PEITO FRANGO PIF PAF BD 1KG
0,73% 8,71% 35.154 BATATA LAVADA KG. => MACA IMPORTADA KG
0,73% 3,28% 10.805 PAO FRANCES KG => CHEIRO VERDE UN
0,74% 31,93% 14.385 MOON LAIT COMPOSTO VITAMINADO 1LT => PAO FRANCES KG
0,74% 23,20% 27.681 LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * => BATATA LAVADA KG.
0,74% 18,75% 35.922 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,74% 14,13% 35.922 BANANA PRATA EXTRA KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,74% 8,84% 27.681 BATATA LAVADA KG. => LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG *
0,74% 3,33% 14.385 PAO FRANCES KG => MOON LAIT COMPOSTO VITAMINADO 1LT
0,76% 45,00% 67.141 BATATA BAROA KG => TOMATE EXTRA KG
0,76% 45,00% 54.059 BATATA BAROA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,76% 30,64% 58.688 MACA IMPORTADA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,76% 23,91% 28.727 LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * => CEBOLA NACIONAL KG
0,76% 23,84% 74.344 LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG * => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,76% 23,74% 74.344 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG *
0,76% 22,89% 10.314 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => PAO FRANCES KG
0,76% 22,17% 59.194 PERA IMPORTADA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,76% 20,33% 59.194 MACA GALA EXTRA NACIONAL => PERA IMPORTADA KG
0,76% 14,54% 58.688 BANANA PRATA EXTRA KG => MACA IMPORTADA KG
0,76% 11,34% 67.141 TOMATE EXTRA KG => BATATA BAROA KG
0,76% 9,17% 28.727 CEBOLA NACIONAL KG => LAVA ROUPAS OMO M-ACAO 1KG *
0,76% 9,13% 54.059 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA BAROA KG
0,76% 3,41% 10.314 PAO FRANCES KG => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
0,77% 57,51% 336.403 MAC INST PORTUENSE 85G CARNE => MAC INST PORTUENSE 85G *GALI/CAIPI
0,77% 44,87% 336.403 MAC INST PORTUENSE 85G *GALI/CAIPI => MAC INST PORTUENSE 85G CARNE
0,77% 32,88% 14.815 SALSICHA H/DOG PIF PAF KG => PAO FRANCES KG
0,77% 24,14% 47.831 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,77% 22,48% 43.362 PERA IMPORTADA KG => LARANJA PERA RIO KG
0,77% 15,34% 47.831 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,77% 14,89% 43.362 LARANJA PERA RIO KG => PERA IMPORTADA KG
0,77% 3,45% 14.815 PAO FRANCES KG => SALSICHA H/DOG PIF PAF KG
0,78% 48,48% 58.242 BETERRABA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,78% 48,13% 71.810 BETERRABA KG => TOMATE EXTRA KG
0,78% 37,78% 68.727 ABOBORA MORANGA KG => CENOURA KG
0,78% 32,28% 38.776 MAMAO AMAZONAS KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,78% 31,67% 92.236 MACA IMPORTADA KG => PERA IMPORTADA KG
0,78% 28,87% 13.005 ALHO IMPORTADO KG => PAO FRANCES KG
0,78% 25,82% 46.970 CHEIRO VERDE UN => CENOURA KG
0,78% 22,86% 92.236 PERA IMPORTADA KG => MACA IMPORTADA KG
0,78% 14,24% 46.970 CENOURA KG => CHEIRO VERDE UN
99
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
0,78% 14,23% 68.727 CENOURA KG => ABOBORA MORANGA KG
0,78% 11,62% 71.810 TOMATE EXTRA KG => BETERRABA KG
0,78% 9,42% 58.242 CEBOLA NACIONAL KG => BETERRABA KG
0,78% 9,41% 38.776 CEBOLA NACIONAL KG => MAMAO AMAZONAS KG
0,78% 3,51% 13.005 PAO FRANCES KG => ALHO IMPORTADO KG
0,79% 48,88% 58.324 BETERRABA KG => BATATA LAVADA KG.
0,79% 28,15% 54.299 LIMAO THAITI KG => LARANJA PERA RIO KG
0,79% 24,89% 11.215 ALFACE COMUM UN => PAO FRANCES KG
0,79% 20,00% 36.394 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => CENOURA KG
0,79% 15,72% 28.605 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CENOURA KG
0,79% 15,22% 54.299 LARANJA PERA RIO KG => LIMAO THAITI KG
0,79% 14,44% 28.605 CENOURA KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,79% 14,32% 36.394 CENOURA KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,79% 9,43% 58.324 BATATA LAVADA KG. => BETERRABA KG
0,79% 3,54% 11.215 PAO FRANCES KG => ALFACE COMUM UN
0,80% 34,45% 51.396 CHUCHU KG => TOMATE EXTRA KG
0,80% 24,08% 28.733 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => BATATA LAVADA KG.
0,80% 11,97% 51.396 TOMATE EXTRA KG => CHUCHU KG
0,80% 9,50% 28.733 BATATA LAVADA KG. => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
0,81% 47,83% 87.012 BATATA BAROA KG => CENOURA KG
0,81% 29,92% 44.645 ALHO IMPORTADO KG => TOMATE EXTRA KG
0,81% 22,74% 27.137 CARNE MOIDA ACEM KG => BATATA LAVADA KG.
0,81% 14,70% 87.012 CENOURA KG => BATATA BAROA KG
0,81% 12,06% 44.645 TOMATE EXTRA KG => ALHO IMPORTADO KG
0,81% 9,66% 27.137 BATATA LAVADA KG. => CARNE MOIDA ACEM KG
0,82% 48,54% 57.927 BATATA BAROA KG => BATATA LAVADA KG.
0,82% 37,50% 55.948 REPOLHO KG => TOMATE EXTRA KG
0,82% 37,12% 55.391 INHAME KG => TOMATE EXTRA KG
0,82% 33,92% 40.477 MAMAO AMAZONAS KG => BATATA LAVADA KG.
0,82% 12,30% 55.391 TOMATE EXTRA KG => INHAME KG
0,82% 12,17% 55.948 TOMATE EXTRA KG => REPOLHO KG
0,82% 9,83% 40.477 BATATA LAVADA KG. => MAMAO AMAZONAS KG
0,82% 9,78% 57.927 BATATA LAVADA KG. => BATATA BAROA KG
0,83% 25,00% 45.484 MEXERICA POKAN KG => CENOURA KG
0,83% 15,15% 45.484 CENOURA KG => MEXERICA POKAN KG
0,84% 37,69% 16.981 PAO BAHAMAS FRANCES C/QUEIJO KG => PAO FRANCES KG
0,84% 25,13% 48.464 MEXERICA POKAN KG => LARANJA PERA RIO KG
0,84% 24,50% 11.036 PERA IMPORTADA KG => PAO FRANCES KG
0,84% 16,14% 48.464 LARANJA PERA RIO KG => MEXERICA POKAN KG
0,84% 3,79% 16.981 PAO FRANCES KG => PAO BAHAMAS FRANCES C/QUEIJO KG
0,84% 3,79% 11.036 PAO FRANCES KG => PERA IMPORTADA KG
0,85% 60,69% 414.028 SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE => SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA
0,85% 57,73% 414.028 SABONETE LUX SUAVE 90G ROSA => SABONETE LUX SUAVE 90G VERDE
0,85% 30,37% 45.309 LIMAO THAITI KG => TOMATE EXTRA KG
0,85% 26,99% 49.111 ALFACE COMUM UN => CENOURA KG
0,85% 15,50% 49.111 CENOURA KG => ALFACE COMUM UN
0,85% 12,70% 45.309 TOMATE EXTRA KG => LIMAO THAITI KG
0,86% 30,75% 36.691 LIMAO THAITI KG => BATATA LAVADA KG.
0,86% 25,18% 45.814 PERA IMPORTADA KG => CENOURA KG
0,86% 15,73% 45.814 CENOURA KG => PERA IMPORTADA KG
0,86% 10,28% 36.691 BATATA LAVADA KG. => LIMAO THAITI KG
0,87% 17,32% 25.841 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => TOMATE EXTRA KG
0,87% 13,04% 25.841 TOMATE EXTRA KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,88% 54,43% 99.026 BETERRABA KG => CENOURA KG
0,88% 26,67% 32.035 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => CEBOLA NACIONAL KG
0,88% 16,02% 99.026 CENOURA KG => BETERRABA KG
0,88% 10,59% 32.035 CEBOLA NACIONAL KG => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
0,89% 29,06% 13.090 PIMENTAO VERDE KG => PAO FRANCES KG
0,89% 27,67% 33.022 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => BATATA LAVADA KG.
0,89% 25,89% 38.627 PERA IMPORTADA KG => TOMATE EXTRA KG
0,89% 13,26% 38.627 TOMATE EXTRA KG => PERA IMPORTADA KG
0,89% 10,59% 33.022 BATATA LAVADA KG. => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,89% 3,99% 13.090 PAO FRANCES KG => PIMENTAO VERDE KG
0,90% 22,96% 34.254 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => TOMATE EXTRA KG
0,90% 13,48% 34.254 TOMATE EXTRA KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,92% 42,48% 77.282 REPOLHO KG => CENOURA KG
0,92% 28,72% 34.500 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => CEBOLA NACIONAL KG
0,92% 16,81% 77.282 CENOURA KG => REPOLHO KG
0,92% 11,07% 34.500 CEBOLA NACIONAL KG => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,93% 38,24% 73.245 MAMAO AMAZONAS KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,93% 28,06% 41.869 MEXERICA POKAN KG => TOMATE EXTRA KG
0,93% 17,78% 73.245 BANANA PRATA EXTRA KG => MAMAO AMAZONAS KG
0,93% 13,95% 41.869 TOMATE EXTRA KG => MEXERICA POKAN KG
0,94% 29,20% 13.155 MARGARINA QUALY 500G => PAO FRANCES KG
0,94% 28,30% 54.201 MEXERICA POKAN KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,94% 18,05% 54.201 BANANA PRATA EXTRA KG => MEXERICA POKAN KG
100
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
0,94% 4,24% 13.155 PAO FRANCES KG => MARGARINA QUALY 500G
0,95% 26,73% 32.110 CARNE MOIDA ACEM KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,95% 24,15% 10.882 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => PAO FRANCES KG
0,95% 11,43% 32.110 CEBOLA NACIONAL KG => CARNE MOIDA ACEM KG
0,95% 4,28% 10.882 PAO FRANCES KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,96% 46,35% 55.683 ABOBORA MORANGA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,96% 31,72% 47.327 CHEIRO VERDE UN => TOMATE EXTRA KG
0,96% 14,35% 47.327 TOMATE EXTRA KG => CHEIRO VERDE UN
0,96% 11,53% 55.683 CEBOLA NACIONAL KG => ABOBORA MORANGA KG
0,97% 31,98% 38.159 CHEIRO VERDE UN => BATATA LAVADA KG.
0,97% 11,57% 38.159 BATATA LAVADA KG. => CHEIRO VERDE UN
0,98% 36,09% 43.072 ALHO IMPORTADO KG => BATATA LAVADA KG.
0,98% 11,64% 43.072 BATATA LAVADA KG. => ALHO IMPORTADO KG
0,99% 45,66% 54.483 REPOLHO KG => BATATA LAVADA KG.
0,99% 28,69% 54.956 PERA IMPORTADA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,99% 18,87% 54.956 BANANA PRATA EXTRA KG => PERA IMPORTADA KG
0,99% 11,85% 54.483 BATATA LAVADA KG. => REPOLHO KG
1,00% 30,16% 36.231 MEXERICA POKAN KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,00% 12,07% 36.231 CEBOLA NACIONAL KG => MEXERICA POKAN KG
1,01% 35,86% 43.081 LIMAO THAITI KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,01% 12,08% 43.081 CEBOLA NACIONAL KG => LIMAO THAITI KG
1,02% 49,21% 58.720 ABOBORA MORANGA KG => BATATA LAVADA KG.
1,02% 32,19% 38.411 ALFACE COMUM UN => BATATA LAVADA KG.
1,02% 29,81% 35.573 PERA IMPORTADA KG => BATATA LAVADA KG.
1,02% 29,65% 35.615 PERA IMPORTADA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,02% 12,23% 35.615 CEBOLA NACIONAL KG => PERA IMPORTADA KG
1,02% 12,22% 35.573 BATATA LAVADA KG. => PERA IMPORTADA KG
1,02% 12,16% 58.720 BATATA LAVADA KG. => ABOBORA MORANGA KG
1,02% 12,12% 38.411 BATATA LAVADA KG. => ALFACE COMUM UN
1,03% 47,46% 57.017 REPOLHO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,03% 46,31% 84.249 INHAME KG => CENOURA KG
1,03% 45,70% 20.590 PAO BAHAMAS TATU kg => PAO FRANCES KG
1,03% 18,70% 84.249 CENOURA KG => INHAME KG
1,03% 12,40% 57.017 CEBOLA NACIONAL KG => REPOLHO KG
1,03% 4,66% 20.590 PAO FRANCES KG => PAO BAHAMAS TATU kg
1,04% 31,08% 14.002 MEXERICA POKAN KG => PAO FRANCES KG
1,04% 4,66% 14.002 PAO FRANCES KG => MEXERICA POKAN KG
1,05% 47,46% 57.021 INHAME KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,05% 31,46% 37.546 MEXERICA POKAN KG => BATATA LAVADA KG.
1,05% 12,66% 57.021 CEBOLA NACIONAL KG => INHAME KG
1,05% 12,51% 37.546 BATATA LAVADA KG. => MEXERICA POKAN KG
1,06% 28,19% 51.284 MACA GALA EXTRA NACIONAL => CENOURA KG
1,06% 19,21% 51.284 CENOURA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
1,07% 27,20% 32.674 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,07% 21,12% 25.201 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => BATATA LAVADA KG.
1,07% 12,86% 32.674 CEBOLA NACIONAL KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
1,07% 12,72% 25.201 BATATA LAVADA KG. => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
1,08% 46,30% 55.618 CHUCHU KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,08% 34,33% 41.249 ALFACE COMUM UN => CEBOLA NACIONAL KG
1,08% 13,02% 41.249 CEBOLA NACIONAL KG => ALFACE COMUM UN
1,08% 12,95% 55.618 CEBOLA NACIONAL KG => CHUCHU KG
1,09% 32,56% 14.668 MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG => PAO FRANCES KG
1,09% 29,06% 56.054 MACA GALA EXTRA NACIONAL => LARANJA PERA RIO KG
1,09% 21,00% 56.054 LARANJA PERA RIO KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
1,09% 4,90% 14.668 PAO FRANCES KG => MUSSARELA PORTO ALEGRE FATIADA KG
1,10% 36,09% 65.663 PIMENTAO VERDE KG => CENOURA KG
1,10% 30,86% 13.901 CARNE MOIDA ACEM KG => PAO FRANCES KG
1,10% 29,23% 43.621 MACA GALA EXTRA NACIONAL => TOMATE EXTRA KG
1,10% 21,84% 0,9839 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => PAO FRANCES KG
1,10% 20,03% 65.663 CENOURA KG => PIMENTAO VERDE KG
1,10% 16,34% 43.621 TOMATE EXTRA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
1,10% 4,97% 0,9839 PAO FRANCES KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
1,10% 4,95% 13.901 PAO FRANCES KG => CARNE MOIDA ACEM KG
1,11% 50,13% 59.818 INHAME KG => BATATA LAVADA KG.
1,11% 29,77% 57.020 MACA GALA EXTRA NACIONAL => BANANA PRATA EXTRA KG
1,11% 28,12% 33.557 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => BATATA LAVADA KG.
1,11% 21,36% 57.020 BANANA PRATA EXTRA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
1,11% 13,28% 59.818 BATATA LAVADA KG. => INHAME KG
1,11% 13,20% 33.557 BATATA LAVADA KG. => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
1,17% 38,45% 45.885 PIMENTAO VERDE KG => BATATA LAVADA KG.
1,17% 13,99% 45.885 BATATA LAVADA KG. => PIMENTAO VERDE KG
1,21% 39,81% 47.823 CHEIRO VERDE UN => CEBOLA NACIONAL KG
1,21% 32,43% 14.612 MACA GALA EXTRA NACIONAL => PAO FRANCES KG
1,21% 14,50% 47.823 CEBOLA NACIONAL KG => CHEIRO VERDE UN
1,21% 5,47% 14.612 PAO FRANCES KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
1,22% 32,68% 38.997 MACA GALA EXTRA NACIONAL => BATATA LAVADA KG.
101
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,50% 26,51% 48.238 ALFACE HIDROPONICA UN => CENOURA KG
1,22% 24,23% 29.105 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CEBOLA NACIONAL KG
1,22% 14,69% 29.105 CEBOLA NACIONAL KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
1,22% 14,61% 38.997 BATATA LAVADA KG. => MACA GALA EXTRA NACIONAL
1,24% 53,21% 63.501 CHUCHU KG => BATATA LAVADA KG.
1,24% 14,79% 63.501 BATATA LAVADA KG. => CHUCHU KG
1,26% 39,85% 59.455 ALFACE COMUM UN => TOMATE EXTRA KG
1,26% 18,76% 59.455 TOMATE EXTRA KG => ALFACE COMUM UN
1,28% 38,59% 76.459 CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
1,28% 34,18% 41.067 MACA GALA EXTRA NACIONAL => CEBOLA NACIONAL KG
1,28% 25,29% 76.459 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CREME DE LEITE COTOCHES TP 200G
1,28% 15,38% 41.067 CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
1,29% 47,84% 57.469 ALHO IMPORTADO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,29% 15,53% 57.469 CEBOLA NACIONAL KG => ALHO IMPORTADO KG
1,30% 55,76% 101.440 CHUCHU KG => CENOURA KG
1,30% 23,62% 101.440 CENOURA KG => CHUCHU KG
1,33% 25,41% 46.235 BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG
1,33% 24,14% 46.235 CENOURA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
1,38% 26,66% 39.780 LARANJA PERA RIO KG => TOMATE EXTRA KG
1,38% 26,65% 48.479 LARANJA PERA RIO KG => CENOURA KG
1,38% 25,14% 48.479 CENOURA KG => LARANJA PERA RIO KG
1,38% 20,63% 39.780 TOMATE EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
1,43% 27,41% 12.348 BANANA PRATA EXTRA KG => PAO FRANCES KG
1,43% 6,45% 12.348 PAO FRANCES KG => BANANA PRATA EXTRA KG
1,44% 27,77% 53.201 LARANJA PERA RIO KG => BANANA PRATA EXTRA KG
1,44% 27,58% 53.201 BANANA PRATA EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
1,44% 26,20% 11.804 CENOURA KG => PAO FRANCES KG
1,44% 6,49% 11.804 PAO FRANCES KG => CENOURA KG
1,45% 27,95% 12.593 LARANJA PERA RIO KG => PAO FRANCES KG
1,45% 6,53% 12.593 PAO FRANCES KG => LARANJA PERA RIO KG
1,52% 29,13% 43.461 BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG
1,52% 22,69% 43.461 TOMATE EXTRA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
1,64% 53,86% 64.702 PIMENTAO VERDE KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,64% 19,73% 64.702 CEBOLA NACIONAL KG => PIMENTAO VERDE KG
1,65% 31,60% 37.962 BANANA PRATA EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,65% 19,82% 37.962 CEBOLA NACIONAL KG => BANANA PRATA EXTRA KG
1,68% 54,98% 82.034 PIMENTAO VERDE KG => TOMATE EXTRA KG
1,68% 25,02% 82.034 TOMATE EXTRA KG => PIMENTAO VERDE KG
1,71% 33,05% 39.710 LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,71% 20,59% 39.710 CEBOLA NACIONAL KG => LARANJA PERA RIO KG
1,72% 32,99% 39.369 BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
1,72% 20,55% 39.369 BATATA LAVADA KG. => BANANA PRATA EXTRA KG
1,83% 27,36% 12.326 TOMATE EXTRA KG => PAO FRANCES KG
1,83% 8,26% 12.326 PAO FRANCES KG => TOMATE EXTRA KG
1,85% 35,78% 42.692 LARANJA PERA RIO KG => BATATA LAVADA KG.
1,85% 22,14% 42.692 BATATA LAVADA KG. => LARANJA PERA RIO KG
2,15% 39,17% 58.445 CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG
2,15% 32,12% 58.445 TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG
2,16% 25,80% 11.624 BATATA LAVADA KG. => PAO FRANCES KG
2,16% 9,74% 11.624 PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG.
2,28% 27,35% 12.320 CEBOLA NACIONAL KG => PAO FRANCES KG
2,28% 10,26% 12.320 PAO FRANCES KG => CEBOLA NACIONAL KG
2,45% 48,79% 21.982 LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT. => PAO FRANCES KG
2,45% 11,02% 21.982 PAO FRANCES KG => LEITE TIPO C TIO LULU 1 LT.
2,48% 37,03% 44.185 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
2,48% 29,61% 44.185 BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG
2,56% 46,65% 56.048 CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG
2,56% 30,81% 56.048 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
2,86% 52,10% 62.172 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG.
2,86% 34,17% 62.172 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG
3,17% 47,29% 56.816 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
3,17% 38,08% 56.816 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
3,43% 41,21% 49.179 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
3,43% 40,94% 49.179 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG
REGRAS DE ASSOCIAÇÃO II: 1 ITEM NO ANTECEDENTE E 2 ITENS NO CONSEQUENTE
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,59% 7,10% 69695 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & ABOBORA MORANGA KG
0,98% 11,72% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & ALHO IMPORTADO KG
0,61% 7,31% 56538 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & ALHO IMPORTADO KG
0,57% 8,47% 65511 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & ALHO IMPORTADO KG
0,81% 9,71% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & ALHO IMPORTADO KG
102
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
1,72% 33,22% 192867 LARANJA PERA RIO KG => BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG
1,72% 31,34% 181935 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG
1,72% 25,70% 149210 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG
1,72% 20,69% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG
0,94% 11,17% 67710 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,85% 12,67% 76797 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,75% 13,64% 82712 CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,66% 12,80% 77597 LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
1,33% 25,59% 192867 LARANJA PERA RIO KG => CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
1,33% 19,80% 149210 TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
1,33% 15,94% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,81% 9,65% 72713 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
1,44% 17,30% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,68% 8,07% 56061 BATATA LAVADA KG. => LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,59% 8,87% 61604 TOMATE EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,53% 9,70% 67370 CENOURA KG => LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG
1,52% 29,33% 192867 LARANJA PERA RIO KG => TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
1,52% 18,27% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,80% 9,52% 62602 BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,71% 12,97% 85295 CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,56% 6,68% 65759 CEBOLA NACIONAL KG => ALFACE COMUM UN & BATATA LAVADA KG.
0,52% 7,80% 76751 TOMATE EXTRA KG => ALFACE COMUM UN & BATATA LAVADA KG.
0,70% 8,43% 68850 CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG.
0,63% 11,45% 93564 CENOURA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG.
0,57% 8,49% 69347 TOMATE EXTRA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG.
0,51% 9,82% 80202 LARANJA PERA RIO KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG.
0,52% 9,38% 118611 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG. & BETERRABA KG
1,11% 13,29% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,58% 6,89% 64395 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,59% 7,05% 73495 BATATA LAVADA KG. => ABOBORA MORANGA KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,08% 16,17% 149210 TOMATE EXTRA KG => ALFACE COMUM UN & CEBOLA NACIONAL KG
1,08% 12,93% 119330 BATATA LAVADA KG. => ALFACE COMUM UN & CEBOLA NACIONAL KG
0,94% 17,93% 52266 BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,93% 4,20% 12237 PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,70% 18,73% 54595 MACA GALA EXTRA NACIONAL => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,63% 12,39% 36114 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,61% 22,66% 66069 ALHO IMPORTADO KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,58% 14,68% 42783 CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,56% 17,62% 51361 ALFACE COMUM UN => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,56% 16,72% 48730 MEXERICA POKAN KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,56% 16,28% 47444 PERA IMPORTADA KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 18,67% 54416 LIMAO THAITI KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,50% 15,60% 45485 ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG
0,78% 14,27% 181935 CENOURA KG => BETERRABA KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,53% 18,31% 71392 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,75% 14,37% 56022 BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,70% 3,13% 12225 PAO FRANCES KG => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,62% 16,62% 64797 MACA GALA EXTRA NACIONAL => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,50% 31,03% 120995 BETERRABA KG => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,50% 14,64% 57075 PERA IMPORTADA KG => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,50% 9,90% 38617 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,21% 18,01% 149210 TOMATE EXTRA KG => CHEIRO VERDE UN & CEBOLA NACIONAL KG
0,57% 6,79% 56246 BATATA LAVADA KG. => CHEIRO VERDE UN & CEBOLA NACIONAL KG
1,08% 16,08% 149210 TOMATE EXTRA KG => CHUCHU KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,68% 8,06% 74818 BATATA LAVADA KG. => CHUCHU KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,67% 12,22% 113348 CENOURA KG => CHUCHU KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,05% 15,72% 149210 TOMATE EXTRA KG => INHAME KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,65% 7,77% 73713 BATATA LAVADA KG. => INHAME KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,61% 11,10% 105370 CENOURA KG => INHAME KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,99% 11,76% 68600 BATATA LAVADA KG. => LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,83% 12,35% 72060 TOMATE EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,79% 14,33% 83627 CENOURA KG => LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,66% 12,71% 74182 BANANA PRATA EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 13,68% 79850 MACA GALA EXTRA NACIONAL => LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,28% 24,69% 192867 LARANJA PERA RIO KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG
1,28% 23,29% 181935 CENOURA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG
1,28% 19,10% 149210 TOMATE EXTRA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG
1,28% 15,28% 119330 BATATA LAVADA KG. => MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG
1,64% 24,51% 149210 TOMATE EXTRA KG => PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,75% 8,97% 54641 BATATA LAVADA KG. => PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,71% 12,92% 78649 CENOURA KG => PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,03% 15,40% 149210 TOMATE EXTRA KG => REPOLHO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,59% 7,06% 68400 BATATA LAVADA KG. => REPOLHO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,55% 9,96% 96496 CENOURA KG => REPOLHO KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,53% 18,30% 57732 BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,34% 24,46% 77177 CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,05% 34,50% 108855 PIMENTAO VERDE KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
103
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,87% 3,94% 12434 PAO FRANCES KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,85% 16,26% 51313 BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,65% 17,47% 55126 MACA GALA EXTRA NACIONAL => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,64% 20,42% 64426 ALFACE COMUM UN => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,60% 19,66% 62017 CHEIRO VERDE UN => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,57% 21,00% 66264 ALHO IMPORTADO KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,56% 11,03% 34808 LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,55% 24,63% 77710 INHAME KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,54% 16,10% 50783 MEXERICA POKAN KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 23,83% 75179 REPOLHO KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 22,35% 70519 CHUCHU KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 18,46% 58254 LIMAO THAITI KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 15,13% 47748 PERA IMPORTADA KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,53% 18,43% 64360 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
1,26% 18,77% 65560 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,86% 16,54% 57759 LARANJA PERA RIO KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,82% 35,30% 123277 CHUCHU KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,81% 15,49% 54075 BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,76% 3,43% 11989 PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,66% 29,90% 104400 INHAME KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,66% 21,60% 75422 PIMENTAO VERDE KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,63% 16,81% 58687 MACA GALA EXTRA NACIONAL => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,54% 24,91% 86984 REPOLHO KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,54% 15,59% 54442 PERA IMPORTADA KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,52% 15,48% 54039 MEXERICA POKAN KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,52% 6,15% 69859 BATATA LAVADA KG. => BETERRABA KG & CENOURA KG
0,50% 7,50% 85176 TOMATE EXTRA KG => BETERRABA KG & CENOURA KG
0,50% 6,03% 68483 CEBOLA NACIONAL KG => BETERRABA KG & CENOURA KG
0,62% 7,48% 70817 CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & CENOURA KG
0,56% 8,37% 79290 TOMATE EXTRA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & CENOURA KG
0,57% 6,83% 70492 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CHEIRO VERDE UN
0,68% 8,12% 65529 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CHUCHU KG
0,50% 7,46% 60182 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & CHUCHU KG
0,82% 9,81% 75556 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & CHUCHU KG
0,67% 8,07% 62147 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & CHUCHU KG
0,52% 7,80% 60061 TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG & CHUCHU KG
0,89% 10,66% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,50% 5,97% 64837 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,65% 7,82% 70266 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & INHAME KG
0,66% 7,92% 77043 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & INHAME KG
0,61% 7,33% 71316 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & INHAME KG
0,99% 11,84% 63808 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG
0,68% 12,96% 69862 BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG
0,51% 13,59% 73261 MACA GALA EXTRA NACIONAL => BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG
0,50% 2,26% 12207 PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG
0,86% 10,23% 74073 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,79% 9,46% 68499 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,53% 10,21% 73932 BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,51% 6,16% 56567 CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & LARANJA PERA RIO KG
0,83% 9,94% 71934 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,75% 8,97% 64865 BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,66% 12,02% 86980 CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,59% 11,39% 82389 BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG
1,07% 12,80% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,63% 7,46% 61022 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,56% 8,31% 67949 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,50% 9,09% 74365 CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,79% 9,53% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,87% 10,50% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,86% 10,35% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & LIMAO THAITI KG
0,52% 7,72% 76827 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & LIMAO THAITI KG
0,52% 6,24% 62119 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & LIMAO THAITI KG
0,85% 10,23% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & LIMAO THAITI KG
1,05% 19,07% 181935 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG. & MEXERICA POKAN KG
1,05% 12,59% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & MEXERICA POKAN KG
0,56% 6,64% 66144 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & MEXERICA POKAN KG
0,54% 8,00% 79635 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & MEXERICA POKAN KG
0,52% 6,15% 73866 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & MEXERICA POKAN KG
0,93% 11,23% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & MEXERICA POKAN KG
2,16% 41,70% 192867 LARANJA PERA RIO KG => BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG
2,16% 39,34% 181935 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG
2,16% 32,26% 149210 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG
2,16% 25,98% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG
0,93% 11,12% 48846 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & PAO FRANCES KG
0,87% 13,05% 57338 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & PAO FRANCES KG
0,70% 12,66% 55612 CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG & PAO FRANCES KG
1,44% 21,49% 149210 TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG & PAO FRANCES KG
104
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
1,44% 17,30% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & PAO FRANCES KG
0,76% 9,09% 63150 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & PAO FRANCES KG
0,50% 6,00% 41381 BATATA LAVADA KG. => LARANJA PERA RIO KG & PAO FRANCES KG
1,83% 22,03% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & PAO FRANCES KG
0,68% 8,13% 44354 BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG & PAO FRANCES KG
0,59% 10,71% 58429 CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG & PAO FRANCES KG
1,02% 18,63% 181935 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG. & PERA IMPORTADA KG
1,02% 12,30% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & PERA IMPORTADA KG
0,56% 6,67% 65514 BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG & PERA IMPORTADA KG
0,52% 7,75% 76172 TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & PERA IMPORTADA KG
0,50% 9,14% 89821 CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG & PERA IMPORTADA KG
0,86% 10,39% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & PERA IMPORTADA KG
0,54% 6,39% 73880 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & PERA IMPORTADA KG
0,89% 10,68% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG & PERA IMPORTADA KG
0,75% 9,04% 77048 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG
0,70% 10,51% 89616 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG
0,71% 8,53% 77498 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & PIMENTAO VERDE KG
0,69% 10,25% 93159 TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG & PIMENTAO VERDE KG
0,66% 7,86% 71412 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & PIMENTAO VERDE KG
0,59% 7,11% 71582 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & REPOLHO KG
0,55% 6,58% 71192 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & REPOLHO KG
0,54% 6,47% 69977 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & REPOLHO KG
0,64% 7,74% 61567 CEBOLA NACIONAL KG => ALFACE COMUM UN & TOMATE EXTRA KG
1,53% 18,42% 74236 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,80% 15,28% 61576 BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,75% 14,49% 58397 LARANJA PERA RIO KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,68% 3,07% 12373 PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,57% 15,19% 61204 MACA GALA EXTRA NACIONAL => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,52% 16,56% 66721 ALFACE COMUM UN => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,78% 14,16% 181935 CENOURA KG => BETERRABA KG & TOMATE EXTRA KG
1,34% 16,15% 75026 CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
1,26% 15,01% 69741 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
0,71% 13,66% 63427 BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
0,66% 12,75% 59201 LARANJA PERA RIO KG => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
0,59% 2,65% 12322 PAO FRANCES KG => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
0,56% 14,98% 69574 MACA GALA EXTRA NACIONAL => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
0,50% 31,07% 144317 BETERRABA KG => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
0,60% 7,16% 74451 CEBOLA NACIONAL KG => CHEIRO VERDE UN & TOMATE EXTRA KG
0,52% 9,51% 118541 CENOURA KG => CHUCHU KG & TOMATE EXTRA KG
0,52% 6,25% 77956 CEBOLA NACIONAL KG => CHUCHU KG & TOMATE EXTRA KG
0,50% 5,96% 74356 BATATA LAVADA KG. => CHUCHU KG & TOMATE EXTRA KG
0,55% 6,57% 79710 CEBOLA NACIONAL KG => INHAME KG & TOMATE EXTRA KG
0,65% 7,86% 71801 CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL & TOMATE EXTRA KG
1,05% 12,64% 75392 CEBOLA NACIONAL KG => PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG
0,70% 8,40% 50127 BATATA LAVADA KG. => PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG
0,69% 12,50% 74569 CENOURA KG => PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG
0,52% 6,23% 76346 CEBOLA NACIONAL KG => REPOLHO KG & TOMATE EXTRA KG
REGRAS DE ASSOCIAÇÃO III: 2 ITENS NO ANTECEDENTE E 1 ITEM NO CONSEQUENTE
Suporte Confiança Lift Atecedente Consequente
0,64% 20,33% 64426 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => ALFACE COMUM UN
0,56% 16,21% 51361 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => ALFACE COMUM UN
0,52% 21,06% 66721 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => ALFACE COMUM UN
0,61% 17,85% 66069 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => ALHO IMPORTADO KG
0,57% 17,90% 66264 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => ALHO IMPORTADO KG
0,94% 27,29% 52266 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,85% 26,79% 51313 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,75% 29,25% 56022 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,66% 38,73% 74182 LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,81% 28,23% 54075 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,68% 36,47% 69862 BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,59% 43,01% 82389 TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,53% 38,60% 73932 CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,80% 32,15% 61576 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,71% 33,11% 63427 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,61% 47,38% 56538 CEBOLA NACIONAL KG & ALHO IMPORTADO KG => BATATA LAVADA KG.
0,94% 56,74% 67710 CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,81% 60,93% 72713 CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,80% 52,46% 62602 TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,68% 46,98% 56061 LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,58% 53,96% 64395 CEBOLA NACIONAL KG & CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => BATATA LAVADA KG.
1,53% 59,83% 71392 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
105
Suporte Confiança Lift Atecedente Consequente
1,53% 48,38% 57732 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
1,28% 100,00% 119330 MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
1,08% 100,00% 119330 ALFACE COMUM UN & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,99% 57,49% 68600 LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,75% 45,79% 54641 PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,68% 62,70% 74818 CHUCHU KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,65% 61,77% 73713 INHAME KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,59% 61,59% 73495 ABOBORA MORANGA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,59% 57,32% 68400 REPOLHO KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,57% 47,14% 56246 CHEIRO VERDE UN & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,52% 58,54% 69859 BETERRABA KG & CENOURA KG => BATATA LAVADA KG.
0,82% 63,32% 75556 CENOURA KG & CHUCHU KG => BATATA LAVADA KG.
0,50% 54,33% 64837 CEBOLA NACIONAL KG & ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => BATATA LAVADA KG.
0,66% 64,56% 77043 CENOURA KG & INHAME KG => BATATA LAVADA KG.
0,86% 62,07% 74073 CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG => BATATA LAVADA KG.
0,75% 54,36% 64865 TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG => BATATA LAVADA KG.
0,63% 51,14% 61022 CEBOLA NACIONAL KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => BATATA LAVADA KG.
0,52% 52,06% 62119 CEBOLA NACIONAL KG & LIMAO THAITI KG => BATATA LAVADA KG.
0,56% 55,43% 66144 CEBOLA NACIONAL KG & MEXERICA POKAN KG => BATATA LAVADA KG.
0,52% 61,90% 73866 CENOURA KG & MEXERICA POKAN KG => BATATA LAVADA KG.
0,93% 40,93% 48846 CEBOLA NACIONAL KG & PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG.
0,76% 52,92% 63150 CENOURA KG & PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG.
0,68% 37,17% 44354 TOMATE EXTRA KG & PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG.
0,50% 34,68% 41381 LARANJA PERA RIO KG & PAO FRANCES KG => BATATA LAVADA KG.
0,56% 54,90% 65514 CEBOLA NACIONAL KG & PERA IMPORTADA KG => BATATA LAVADA KG.
0,54% 61,91% 73880 CENOURA KG & PERA IMPORTADA KG => BATATA LAVADA KG.
0,66% 59,84% 71412 CENOURA KG & PIMENTAO VERDE KG => BATATA LAVADA KG.
0,54% 58,64% 69977 CENOURA KG & REPOLHO KG => BATATA LAVADA KG.
1,26% 58,44% 69741 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,70% 42,01% 50127 PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,50% 62,31% 74356 CHUCHU KG & TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,50% 19,57% 120995 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BETERRABA KG
0,50% 23,34% 144317 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => BETERRABA KG
0,58% 16,83% 42783 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => CARNE MOIDA CHA DENTRO KG
0,59% 58,01% 69695 BATATA LAVADA KG. & ABOBORA MORANGA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,98% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & ALHO IMPORTADO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,81% 100,00% 120137 TOMATE EXTRA KG & ALHO IMPORTADO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,72% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,52% 100,00% 120137 TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,44% 100,00% 120137 LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,33% 100,00% 120137 CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,70% 57,31% 68850 MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG
0,56% 54,74% 65759 ALFACE COMUM UN & BATATA LAVADA KG. => CEBOLA NACIONAL KG
1,11% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & CARNE MOIDA CHA DENTRO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,53% 53,57% 64360 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,62% 58,95% 70817 MACA GALA EXTRA NACIONAL & CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,50% 57,00% 68483 BETERRABA KG & CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,57% 58,68% 70492 BATATA LAVADA KG. & CHEIRO VERDE UN => CEBOLA NACIONAL KG
0,68% 54,55% 65529 BATATA LAVADA KG. & CHUCHU KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,67% 51,73% 62147 CENOURA KG & CHUCHU KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,89% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & ESPONJA ACO BOMBRIL C/8 => CEBOLA NACIONAL KG
0,65% 58,49% 70266 BATATA LAVADA KG. & INHAME KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,61% 59,36% 71316 CENOURA KG & INHAME KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,99% 53,11% 63808 BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,83% 59,88% 71934 TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,79% 57,02% 68499 CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 47,09% 56567 MACA GALA EXTRA NACIONAL & LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,07% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CEBOLA NACIONAL KG
0,87% 100,00% 120137 TOMATE EXTRA KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CEBOLA NACIONAL KG
0,79% 100,00% 120137 CENOURA KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CEBOLA NACIONAL KG
0,86% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & LIMAO THAITI KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,85% 100,00% 120137 TOMATE EXTRA KG & LIMAO THAITI KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,05% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & MEXERICA POKAN KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,93% 100,00% 120137 TOMATE EXTRA KG & MEXERICA POKAN KG => CEBOLA NACIONAL KG
2,16% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,83% 100,00% 120137 TOMATE EXTRA KG & PAO FRANCES KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,44% 100,00% 120137 CENOURA KG & PAO FRANCES KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,02% 100,00% 120137 BATATA LAVADA KG. & PERA IMPORTADA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,89% 100,00% 120137 TOMATE EXTRA KG & PERA IMPORTADA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,86% 100,00% 120137 CENOURA KG & PERA IMPORTADA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,75% 64,13% 77048 BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,71% 64,51% 77498 CENOURA KG & PIMENTAO VERDE KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,59% 59,58% 71582 BATATA LAVADA KG. & REPOLHO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,55% 59,26% 71192 CENOURA KG & REPOLHO KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,53% 61,79% 74236 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,34% 62,45% 75026 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,05% 62,76% 75392 PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
106
Suporte Confiança Lift Atecedente Consequente
0,65% 59,77% 71801 MACA GALA EXTRA NACIONAL & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,64% 51,25% 61567 ALFACE COMUM UN & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,60% 61,97% 74451 CHEIRO VERDE UN & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,55% 66,35% 79710 INHAME KG & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 64,89% 77956 CHUCHU KG & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 63,55% 76346 REPOLHO KG & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
1,72% 100,00% 181935 BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG
0,75% 45,46% 82712 CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG
0,71% 46,88% 85295 TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG
0,53% 37,03% 67370 LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG
0,63% 51,43% 93564 MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG
0,52% 65,19% 118611 BATATA LAVADA KG. & BETERRABA KG => CENOURA KG
1,34% 42,42% 77177 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
1,28% 100,00% 181935 MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,79% 45,97% 83627 LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,78% 100,00% 181935 BETERRABA KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,71% 43,23% 78649 PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,67% 62,30% 113348 CHUCHU KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,61% 57,92% 105370 INHAME KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,55% 53,04% 96496 REPOLHO KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,66% 47,81% 86980 TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG => CENOURA KG
0,50% 40,87% 74365 CEBOLA NACIONAL KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => CENOURA KG
1,05% 100,00% 181935 BATATA LAVADA KG. & MEXERICA POKAN KG => CENOURA KG
2,16% 100,00% 181935 BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG => CENOURA KG
0,70% 30,57% 55612 CEBOLA NACIONAL KG & PAO FRANCES KG => CENOURA KG
0,59% 32,12% 58429 TOMATE EXTRA KG & PAO FRANCES KG => CENOURA KG
1,02% 100,00% 181935 BATATA LAVADA KG. & PERA IMPORTADA KG => CENOURA KG
0,50% 49,37% 89821 CEBOLA NACIONAL KG & PERA IMPORTADA KG => CENOURA KG
0,78% 100,00% 181935 BETERRABA KG & TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG
0,69% 40,99% 74569 PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG
0,52% 65,16% 118541 CHUCHU KG & TOMATE EXTRA KG => CENOURA KG
0,60% 18,80% 62017 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => CHEIRO VERDE UN
0,52% 16,42% 70519 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => CHUCHU KG
0,82% 28,70% 123277 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => CHUCHU KG
0,50% 14,59% 45485 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => ESPONJA ACO BOMBRIL C/8
0,55% 17,25% 77710 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => INHAME KG
0,66% 23,18% 104400 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => INHAME KG
1,72% 100,00% 192867 BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
1,52% 100,00% 192867 TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
1,33% 100,00% 192867 CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
0,66% 40,23% 77597 CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
0,51% 41,58% 80202 MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG. => LARANJA PERA RIO KG
1,28% 100,00% 192867 MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG => LARANJA PERA RIO KG
0,86% 29,95% 57759 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => LARANJA PERA RIO KG
2,16% 100,00% 192867 BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG => LARANJA PERA RIO KG
0,75% 30,28% 58397 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
0,66% 30,70% 59201 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG
0,63% 18,23% 36114 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,56% 17,57% 34808 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,50% 19,49% 38617 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G
0,52% 16,33% 58254 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => LIMAO THAITI KG
0,52% 15,25% 54416 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => LIMAO THAITI KG
0,70% 20,45% 54595 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,65% 20,65% 55126 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,62% 24,27% 64797 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,51% 29,91% 79850 LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,63% 21,98% 58687 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,51% 27,44% 73261 BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,57% 22,92% 61204 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,56% 26,06% 69574 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => MACA GALA EXTRA NACIONAL
0,56% 16,23% 48730 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => MEXERICA POKAN KG
0,54% 16,91% 50783 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => MEXERICA POKAN KG
0,52% 18,00% 54039 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => MEXERICA POKAN KG
0,93% 27,16% 12237 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => PAO FRANCES KG
0,87% 27,60% 12434 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => PAO FRANCES KG
0,70% 27,13% 12225 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => PAO FRANCES KG
0,76% 26,61% 11989 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => PAO FRANCES KG
0,50% 27,09% 12207 BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG => PAO FRANCES KG
0,68% 27,46% 12373 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => PAO FRANCES KG
0,59% 27,35% 12322 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => PAO FRANCES KG
0,56% 16,29% 47444 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG => PERA IMPORTADA KG
0,52% 16,40% 47748 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => PERA IMPORTADA KG
0,50% 19,60% 57075 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => PERA IMPORTADA KG
0,54% 18,70% 54442 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => PERA IMPORTADA KG
1,05% 33,20% 108855 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => PIMENTAO VERDE KG
0,66% 23,00% 75422 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => PIMENTAO VERDE KG
0,52% 16,35% 75179 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => REPOLHO KG
107
Suporte Confiança Lift Atecedente Consequente
0,54% 18,92% 86984 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => REPOLHO KG
0,57% 43,91% 65511 CEBOLA NACIONAL KG & ALHO IMPORTADO KG => TOMATE EXTRA KG
1,72% 100,00% 149210 BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG
1,33% 100,00% 149210 CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG
0,85% 51,47% 76797 CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG
0,59% 41,29% 61604 LARANJA PERA RIO KG & BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG
0,57% 46,48% 69347 MACA GALA EXTRA NACIONAL & BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG
0,52% 51,44% 76751 ALFACE COMUM UN & BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG
1,64% 100,00% 149210 PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
1,28% 100,00% 149210 MACA GALA EXTRA NACIONAL & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
1,21% 100,00% 149210 CHEIRO VERDE UN & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
1,08% 100,00% 149210 ALFACE COMUM UN & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
1,08% 100,00% 149210 CHUCHU KG & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
1,05% 100,00% 149210 INHAME KG & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
1,03% 100,00% 149210 REPOLHO KG & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
0,83% 48,29% 72060 LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
1,26% 43,94% 65560 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG
0,56% 53,14% 79290 MACA GALA EXTRA NACIONAL & CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG
0,50% 57,09% 85176 BETERRABA KG & CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG
0,52% 40,25% 60061 CENOURA KG & CHUCHU KG => TOMATE EXTRA KG
0,50% 40,33% 60182 BATATA LAVADA KG. & CHUCHU KG => TOMATE EXTRA KG
0,56% 45,54% 67949 CEBOLA NACIONAL KG & LEITE CONDENSADO ITAMBE LT 395G => TOMATE EXTRA KG
0,52% 51,49% 76827 CEBOLA NACIONAL KG & LIMAO THAITI KG => TOMATE EXTRA KG
0,54% 53,37% 79635 CEBOLA NACIONAL KG & MEXERICA POKAN KG => TOMATE EXTRA KG
2,16% 100,00% 149210 BATATA LAVADA KG. & PAO FRANCES KG => TOMATE EXTRA KG
1,44% 100,00% 149210 CENOURA KG & PAO FRANCES KG => TOMATE EXTRA KG
0,87% 38,43% 57338 CEBOLA NACIONAL KG & PAO FRANCES KG => TOMATE EXTRA KG
0,52% 51,05% 76172 CEBOLA NACIONAL KG & PERA IMPORTADA KG => TOMATE EXTRA KG
0,70% 60,06% 89616 BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG => TOMATE EXTRA KG
0,69% 62,44% 93159 CENOURA KG & PIMENTAO VERDE KG => TOMATE EXTRA KG
REGRAS DE ASSOCIAÇÃO IV: 1 ITEM NO ANTECEDENTE E 3 ITENS NO CONSEQUENTE
Suporte Confiança Lift Atecedente Consequente
0,87% 10,51% 83517 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG
0,52% 6,21% 88157 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG
0,53% 6,31% 73600 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,51% 6,13% 81611 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG
0,50% 9,61% 62663 BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,99% 17,92% 181935 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,99% 14,70% 149210 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,53% 6,27% 79589 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 6,09% 73592 BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,75% 11,22% 149210 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 9,86% 64295 BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,87% 10,44% 77634 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 6,17% 58614 BATATA LAVADA KG. => PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,94% 17,03% 181935 CENOURA KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,94% 13,97% 149210 TOMATE EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,50% 5,99% 79856 BATATA LAVADA KG. => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,51% 6,14% 72339 BATATA LAVADA KG. => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,81% 9,71% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,80% 9,58% 120137 CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG
REGRAS DE ASSOCIAÇÃO V: 2 ITENS NO ANTECEDENTE E 2 ITENS NO CONSEQUENTE
Suporte Confiança Lift Antecedente Consequente
0,51% 31,20% 125731 CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,51% 29,78% 120018 LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG
0,52% 16,31% 139051 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG
0,50% 30,42% 106238 CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,87% 27,60% 96371 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
0,53% 30,66% 107054 LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG
1,72% 100,00% 389969 BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,53% 18,35% 107054 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 20,57% 120018 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG
108
1,72% 100,00% 315502 BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,87% 30,55% 96371 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 44,07% 139051 BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG => TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG
1,72% 67,17% 389969 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG
1,72% 54,34% 315502 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG. & BANANA PRATA EXTRA KG
0,50% 17,53% 106238 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG => CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
0,51% 20,74% 125731 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG
REGRAS DE ASSOCIAÇÃO VI: 3 ITENS NO ANTECEDENTE E 1 ITEM NO CONSEQUENTE
Suporte Confiança Lift Antecedente Produtos
0,94% 100,00% 149.210 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => TOMATE EXTRA KG
0,99% 100,00% 149.210 BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
0,75% 100,00% 149.210 BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG & CEBOLA NACIONAL KG => TOMATE EXTRA KG
0,94% 100,00% 181.935 BATATA LAVADA KG. & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CENOURA KG
0,99% 100,00% 181.935 BATATA LAVADA KG. & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => CENOURA KG
0,81% 100,00% 120.137 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,80% 100,00% 120.137 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG & BANANA PRATA EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,53% 61,26% 73.600 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 67,93% 81.611 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,87% 69,52% 83.517 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,52% 73,38% 88.157 BATATA LAVADA KG. & PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG => CEBOLA NACIONAL KG
0,51% 60,62% 72.339 TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,50% 66,92% 79.856 CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG & BANANA PRATA EXTRA KG => BATATA LAVADA KG.
0,53% 66,70% 79.589 CENOURA KG & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,51% 61,67% 73.592 TOMATE EXTRA KG & LARANJA PERA RIO KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,87% 65,06% 77.634 CENOURA KG & TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,52% 49,12% 58.614 PIMENTAO VERDE KG & TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BATATA LAVADA KG.
0,50% 32,71% 62.663 BATATA LAVADA KG. & CENOURA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BANANA PRATA EXTRA KG
0,51% 33,57% 64.295 BATATA LAVADA KG. & TOMATE EXTRA KG & CEBOLA NACIONAL KG => BANANA PRATA EXTRA KG
