购物篮分析（ Apriori算法）—零售数据实战

【开题】在我从事零售行业的期间，曾拜读过"啤酒与尿布"一书，对于沃尔玛的购物篮分析模型产生极大的兴趣。由于网上对Aprioro算法介绍的内容较少，故而本人不得已回去复习了概率论，并自学了一段时间的购物篮分析基础知识，终于弄懂了购物篮分析模型基本的指标和计算等知识。由于本文参考了很多大佬写的文章，故而以@jiaxin_Jasmine（案例教程：https://blog.csdn.net/weixin_43962871/article/details/89160752）和@不论如何未来很美好（案例教程：https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/83960195）为框架，构建业务数据上购物篮分析模型

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前言

由于购物篮分析有较多的指标，如频繁集、支持度、置信度等概念，而本文仅作为一个业务数据实操性的讲解，故而相关的概念给出以下链接，请各位同学自行查阅：
1、@数据小斑马：关联算法①——《啤酒与尿布》购物篮分析
https://blog.csdn.net/cindy407/article/details/95242734
2、@qq924178473：关联规则——关联分析
https://blog.csdn.net/h_jlwg6688/article/details/107793274

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提示：网上有较多的讲解，可多看

一、数据源介绍

首先要声明，本文数据源已做处理，仅用于教学讲解目的，不会泄露或侵犯到任何公司或个人利益，如有侵权行为，请咨询相关法律人士。
字段解释：标题（顾客购买商品明细）、下单时间、下单用户（有ID号的为注册会员、空值为普通顾客）、订单状态（成功交易、退款交易等）、应收金额（顾客付款金额）
时间范围：2020年12月15日~12月31日，半个月
此外提醒各位同学，对零售行业购物篮分析的数据尽可能时间范围缩短，因为零售行业有比较多的促销活动，会导致某一时段内，某些促销组合商品出现的频次比日常销售时段多，额外还会受到某些环境因素的影响等种种原因，故而本文选择半个月的交易清单作为数据源，尽量降低环境和促销因素的影响。

二、Apriori模型构建

1.数据导入和清洗

本次使用数据分析最常用的pandas和numpy库，还有最核心的mlxtend机器学习包
代码如下（示例）：

#百香果店购物篮分析模型
import pandas as pd
import numpy as np
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules

#显示输出数据对齐设置，仅为数据输出好看一些
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

本次原始数据源共5个字段，8938条记录，其中下单用户非空行数1910条（注册会员ID交易记录），下单时间为string字符型，下单用户为float浮点型。
代码如下（示例）：

#读取数据，建议使用短期正常销售数据，减少促销活动等因素影响
df_all = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\百香果店1215~1231订单.xlsx')
>>> df_all.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8938 entries, 0 to 8937
Data columns (total 5 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype
---  ------   --------------  -----
 0   标题       8938 non-null   object
 1   下单时间     8938 non-null   object
 2   下单用户     1910 non-null   float64
 3   订单状态     8938 non-null   object
 4   应收金额(元)  8938 non-null   float64
dtypes: float64(2), object(3)
memory usage: 349.3+ KB

本次数据源主要使用“标题”（商品明细）和有效“订单状态”两个字段。
首先，我们先抽取有效“订单状态”字段，选取已完成状态下的交易清单。
详情见下图
代码如下（示例）：

#清洗数据
df = df_all.loc[(df_all['订单状态'] == '已完成'),:]  #抽取已完成的订单

接着我们清洗“标题”（商品明细）字段
先以“，”为分隔符分割单个交易记录的商品明细，然后再剔除部分无效文本。
由于某些交易记录购买了25个商品，导致本文数据源出现[8291 rows x 25 columns]条数据，也就意味着某些只购买一个商品的交易记录仅占1列，其余列数以None填充。因此我们可以构建一个空数组，剔除空值，并追加逐行的数据组（详见dataset）

代码如下（示例）：

df = df['标题'] #抽取商品明细
df = df.str.split('，',expand=True) #拆分商品明细
df.replace('\（.*\）','',inplace=True,regex=True)   #剔除多余文本
dateset = []   #构建空数组，剔除None值
for i in range(len(df.values)):
    dateset.append(list(filter(None,df.values[i])))
>>> dateset[0:5]
[['珍珠苦瓜（规格：散装）（数量：1）'], ['白馒头60g*6（规格：60g*6）（数量：2）'], ['腐皮kg（规格：）（数量：1）', '腐皮kg（规格：）（数量：1）', '黑猪梅头瘦肉（规格：散 
装）（数量：1）', '黄心白（规格：散装）（数量：1）', '油面250g（规格：250g）（数量：1）', '细拉面250g（规格：250g）（数量：1）'], ['鲈鱼（HS) /盒（规格：250g-300g）（数量
：1）'], ['五指毛桃（规格：150g）（数量：2）']]

2.数据建模

经过上述操作，基本完成了模型必要的数据格式。
接着我们根据Apriori库必要数据格式转换数据源。
数据输出结果如下图所示，可见顾客总体购买的单品总数为391个
代码如下（示例）：

#定义模型,转换数据格式
te = TransactionEncoder()
df_tf = te.fit(dateset).transform(dateset)
df_1 = pd.DataFrame(df_tf,columns=te.columns_)  #单品转换

由于整体购买单品总数为391个，故我们需要测试不同支持度下的单品或组合商品比例。
为了节省时间，我们直接选择支持度最低阈值是0.5%。
即只要单个或组合商品占总体比例超过0.5%，即可出现在测试集里面。
有下面数据输出集可知，超过0.5%支持度的数据有151条，其中支持度平均数是1.3%，中位数为1.42%。
组合长度仅有1个单品和2两个单品。
代码如下（示例）：

#计算支持度
#由于不重复商品共计391个，故组合商品支持度会偏低,测试用0.5%支持度为下限计算
df_2 = apriori(df_1,min_support=0.01,use_colnames=True)
df_2['lenght'] = df_2['itemsets'].apply(lambda x:len(x))
>>> df_2.describe()
          support      lenght
count  151.000000  151.000000
mean     0.013074    1.033113
std      0.011241    0.179526
min      0.005066    1.000000
25%      0.006754    1.000000
50%      0.010131    1.000000
75%      0.014172    1.000000
max      0.097455    2.000000

由于我们仅考虑组合商品，故我们提取≥2单品组合数的记录。
经过反复的支持度调试，我们最后选择支持度0.5%的组合商品。
（为什么会出现这么低的组合商品支持度呢？我唯一可解释的是，该门店可供给客户购买的商品较少，且大多数顾客仅购买一个促销单品，无法形成有效关联性交易，说白点就是，顾客仅购买促销单品后不再购买其他商品，故而促销单品的占比高）
由下面代码可见，顾客购买香葱和香菜的人偏多，其次是香菜和瘦肉、瘦肉和红萝卜、五花肉和瘦肉、排骨和瘦肉。
额，相信你们看到这里，肯定无法相信有人会买香葱接着买香菜，说实在话，我也不相信。但回去看了业务系统销售商品订单量在前10的排行榜，才发现瘦肉、香菜、香葱都在榜首，说明该店香葱和香菜可能比隔壁店便宜一点，才会这么多人顺手买。
代码如下（示例）：

#计算组合单品大于1，支持度＞0.005
df_3 = df_2.loc[(df_2['lenght'] > 1) & (df_2['support'] > 0.005),:].reset_index()
df_3.drop(['index'],axis=1)
>>> df_3.drop(['index'],axis=1)
    support                    itemsets  lenght
0  0.006272      (黑猪梅头瘦肉, 胡萝卜)       2
1  0.007719                (香葱, 香菜)       2
2  0.006272        (香葱, 黑猪梅头瘦肉)       2
3  0.005428  (黑猪五花肉, 黑猪梅头瘦肉)       2
4  0.005548    (黑猪排骨, 黑猪梅头瘦肉)       2

接着我们把测试集df_2（支持度≥0.5%）进行置信度的计算，发现买香葱和香菜的组合提升度是最高的，其次是买排骨和瘦肉的组合。
最后由于门店存在一定不合理操作情况，故而导致原数据存在偏低的支持度和置信度。因此我们不再往深程度进行分析，这也同时说明了，实际销售情况往往和理想状态不相符，现实总能给你惊喜！
代码如下（示例）：

#计算置信度
>>> df_4
    antecedents     consequents  antecedent support  consequent support   support  confidence      lift  leverage  conviction
0      (胡萝卜)  (黑猪梅头瘦肉)            0.037752            0.097455  0.006272    0.166134  1.704726  0.002593    1.082362
1        (香葱)          (香菜)            0.056447            0.022313  0.007719    0.136752  6.128713  0.006460    1.132568
2        (香菜)          (香葱)            0.022313            0.056447  0.007719    0.345946  6.128713  0.006460    1.442623
3        (香葱)  (黑猪梅头瘦肉)            0.056447            0.097455  0.006272    0.111111  1.140127  0.000771    1.015363
4  (黑猪五花肉)  (黑猪梅头瘦肉)            0.032324            0.097455  0.005428    0.167910  1.722952  0.002277    1.084673
5    (黑猪排骨)  (黑猪梅头瘦肉)            0.027620            0.097455  0.005548    0.200873  2.061189  0.002856    1.129414

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总结

由于个人时间和精力有限，本文仅简略地介绍了一下Apriori算法模型的构建和分析，还有很多需要补充的细节，待各位同学自行去挖掘。最后感谢互联网上各位大佬的案例和讲解，若没有他们的文章，我们难以站在大佬的肩膀上看到这个世界。
*本文不提供数据源，请自行查找数据源进行操作