数据分析之利用apriori关联算法看看客户最喜欢买什么

一、背景和目标

源于沃尔玛的啤酒和尿布的经典营销案例,把这两个看似并无太大关系的商品联系到一起了。这里就用到了关联算法。我们今天就用关联算法对某餐饮连锁企业的商品进行关联分析,观察用户的消费习惯。

环境:python3.5+pycharm

算法:Apriori

二、数据采集和处理

原始数据是长这样的,不过这样的数据并不利于进行关联分析:

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不过阿里云分析型数据库ADB提供了强大的group_concat函数,类似于分组效果,可以把聚合之后的查询结果放在一起。

用法:select 日期,订单,group_concat(产品) from 表 group by 日期,订单

具体结果如下:

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三、过程

a和b的支持度support(a->b)=P(a&b)=support_count(a&b)/total_count(a),最小支持度设置为0.2

a和b的置信度confidence(a->b)=P(b/a)=support_count(a&b)/support_count(a),最小置信度设置为0.5

概念:如果项集I的支持度大于最小支持度阈值,则I为频繁项集,频繁项集的非空子集也是频繁项集。

  • a.计算频繁项集过程:

1.连接 

以上面9个订单为例,123002这个产品在4个订单出现,所以p(123002)=4/9,以此类推得到C1,

产品 概率 是否大于最小支持度
123002 4/9
131013 5/9
110202 2/9

….. ….. …..

2.剪枝和再连接

把小于最小支持度(设置为0.2)的排除了,就得到了频繁项集L1,然后L1和L1自相连,得到C2

产品 概率 是否大于最小支持度
123,002,131,013 4/9
123,002,110,202 1/9

….. ….. …..  

排除之后得到二项集L2,三项集L3知道找到最大频繁项集Ln…….

  • b.计算置信度过程

p(123002/131013)=p(123002&131013)/p(131013)=(4/9)/(5/9)=0.8

  • c.结论:

131013->123002     最小支持度为4/9  ,置信度为0.8 

同时点这两个产品的概率为4/9,点了131013之后再点123002的概率是0.8,而且同时满足最小支持度和最小置信度,所以这两个产品之间有很强的关联关系