HW12-第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐

涉及内容:电信公司产品捆绑销售策略制定-产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操

1、背景介绍：

涉及内容:电信公司产品捆绑销售策略制定-产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操

2、本案例涉及的变量说明如下：

ID 客户ID

PROD 订购产品

3、作业安排：

3.1 基础知识：

1）解释支持度、置信度、提升度的概念。

2）互补品、互斥品，如何通过关联规则发现这些规律？

3.2 案例解答步骤如下：

1）飞信这个产品和哪个产品之间互补性最强？如何设计捆绑销售？

2)一个客户开通了手机报，根据关联规则，最该推荐哪三个产品？

3)公司决定推广咪咕音乐，需要向订购哪些产品的客户营销最好？

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import os

os.chdir(r'D:\Learningfile\天善学院\280_Ben_八大直播八大案例配套课件\提交-第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐\作业')



import pandas as pd

import Apriori as apri



#%%

data=pd.read_csv('Prod.csv',encoding='gbk')

data.head()

#%% 

## 数据转换

# 倒排表数据转换为相应的二维列表数据



idataset=apri.dataconvert(data,tidvar='ID',itemvar='PROD',data_type = 'inverted')

idataset[:5]

#%%

res = apri.arules(idataset,minSupport=0.01,minConf=0.1,minlen=1,maxlen=10)



#%%

#1）飞信这个产品和哪个产品之间互补性最强？如何设计捆绑销售？

feixin=res.loc[res.lhs==frozenset({r'飞信'}),:]

res.ix[res.lift>1,['lhs','rhs','lift']].sort_values('lift',ascending=False).head(20)



#%%

#2)一个客户开通了手机报，根据关联规则，最该推荐哪三个产品？

shoujibao=res.loc[res.lhs==frozenset({'手机报'}),:]

res.ix[res.lhs==frozenset({'手机报'}),['rhs','support','confidence','lift']].sort_values('confidence',ascending=False).head(20)



#%%

#3)公司决定推广咪咕音乐，需要向订购哪些产品的客户营销最好？

migu_music=res.loc[res.rhs==frozenset({'咪咕音乐'}),:]

res.ix[res.rhs==frozenset({'咪咕音乐'}),['lhs','support','confidence','lift']].sort_values('lift',ascending=False).head(20)

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