购物篮商品关联规则分析实验请根据CRISP-DM模型完成大数据分析全生命周期工作 ma

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mob64ca12f6e9a0 2023-08-27 12:10:00 ©著作权

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购物篮商品关联规则分析实验

引言

随着大数据时代的到来，越来越多的数据产生和积累，如何从这些数据中挖掘出有用的信息成为了重要的研究课题。购物篮商品关联规则分析是一种常见的数据挖掘方法，它可以通过分析顾客购买的商品之间的关联关系，从而帮助商家做出更好的营销决策。

在本文中，我们将使用CRISP-DM模型来完成购物篮商品关联规则分析的全生命周期工作。CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）是一种常用的数据挖掘项目管理方法，它包括了六个阶段：业务理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估和模型部署。

业务理解

在购物篮商品关联规则分析中，我们的目标是分析顾客购买的商品之间的关联关系，从而帮助商家进行更有针对性的商品推荐和促销活动。

数据理解

首先，我们需要了解和分析所使用的数据。在购物篮商品关联规则分析中，我们通常使用交易数据，包括顾客购买的商品清单。

下面是一段示例交易数据：

# 加载数据
import pandas as pd
transactions = pd.read_csv('transactions.csv')
transactions.head()

TransactionID	Items
1	Apple, Banana
2	Apple, Orange
3	Banana, Orange
4	Apple, Banana, Pear
5	Banana, Pear

数据准备

在数据准备阶段，我们需要对原始数据进行清洗和预处理。

首先，我们将交易数据转换成适合关联规则分析的形式。在购物篮分析中，常用的表示方法是使用独热编码（One-Hot Encoding）。

# 使用独热编码转换数据
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(transactions['Items'].apply(lambda x: x.split(',')).to_list()).transform(transactions['Items'].apply(lambda x: x.split(',')).to_list())
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
df.head()

Apple	Banana	Orange	Pear
1	1
1		1
	1	1
1	1		1
	1		1

接下来，我们可以使用关联规则分析算法来发现购物篮中的商品关联关系。常用的关联规则分析算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。

# 使用Apriori算法挖掘关联规则
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1)
rules.head()