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)
