关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，最早是针对购物篮分析问题提出的，其目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联系规则，这些规则刻画了顾客购买行为模式，可以用来指导商家科学地安排进货，库存以及货架设计等。而Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。
以如下的场景为例，使用Python快速实现Apriori算法：
1.场景与需求
一家超市的业务数据库中有销售订单表如下：
id为订单号，name为商品名称
由此我们展开关联规则的挖掘分析
2.环境准备
安装包：
pip install apyori
测试一下：
from apyori import apriori
3.数据准备与处理
由于目前数据库中以行列的形式存放数据，即：订单号-商品名称，若要使用apriori算法，无论使用SPSS还是Python都需要将数据处理成如下的数据结构：
[[订单1商品集],[订单2商品集],[订单3商品集],[订单4商品集]]。
由此展开如下处理步骤：
（1）数据准备
（2）数据处理
4.关联规则挖掘与说明
代码如下：
结果表如下：
在这里使用apriori算法库时，要了解它到一些参数如下：
Support（支持度）：表示同时包含 A 和 B 的事务占所有事务的比例。如果用 P(A) 表示包含 A 的事务的比例，那么 Support = P（A & B）；
Confidence（可信度）：表示包含 A 的事务中同时包含 B 的事务的比例，即同时包含 A 和 B 的事务占包含 A 的事务的比例。公式表达：Confidence = P（A & B）/ P(A)；
Lift（提升度）：表示“包含 A 的事务中同时包含 B 的事务的比例”与“包含 B 的事务的比例”的比值。公式表达：Lift = ( P（A & B）/ P(A) ) / P(B) = P（A & B）/ P(A) / P(B)。提升度反映了关联规则中的 A 与 B 的相关性，提升度 > 1 且越高表明正相关性越高，提升度 < 1 且越低表明负相关性越高，提升度 = 1 表明没有相关性。
因此，在apriori算法中我们可以传入如下参数，来筛选项集：
min_support -- The minimum support of relations (float).最小支持度
min_confidence -- The minimum confidence of relations (float).最小可信度
min_lift -- The minimum lift of relations (float).最小提升度
max_length -- The maximum length of the relation (integer).序列最小长度
传入如下参数：
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