AI 数据分析课
尹会生
太乙人工智能技术合伙人 
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当前播放: 15|预测与优化:ChatGPT在数据驱动决策中的综合应用(下)
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开篇词|AIGC时代,数据分析可以很简单
01|数据分析入门:从掌握基础流程开始
02|大模型基础:掌握核心原理,知其所以然
03|Prompt提示词:与大模型交互的主要方式
04|让大模型替你干活:数据清洗之自动识别数据格式与纠正异常
05|让大模型帮你干活:数据清洗之处理数据存储形式不一致
06|AI工具:不用手写代码,让大模型帮你搞定爬虫
07|让大模型扮演教练教你SQL基础:学会数据提取、查询与管理
08|让大模型扮演你的数据分析专家:跨越通用方法的障碍
09|数据探索:用和大模型交互的方式做探索性数据分析
10|让大模型为你绘图:利用ChatGPT创建直观且有洞察力的图表
11|让大模型提升你的叙事技巧:ChatGP帮助你打造更有说服力的数据报告
12|数据导入及清洗:ChatGPT在数据处理过程中的完整应用(上)
13|数据分析及展示:ChatGPT在数据处理过程中的完整应用(下)
14|预测与优化:ChatGPT在数据驱动决策中的综合应用(上)
15|预测与优化:ChatGPT在数据驱动决策中的综合应用(下)
本节摘要

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今天,我们将继续探讨数据挖掘技术与 ChatGPT 的结合,一起来看怎样进一步提升企业的数据理解和处理能力。

我们将详细解析关联规则挖掘、情感分析、语义分析以及关键词提取和文本分类等技术,展示它们如何从庞大的非结构化数据中提取有价值的洞见。

1. 关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘中的一种重要技术,用于发现大数据集中变量间的有意义的联系。通过这种技术,企业可以识别出客户购买行为之间的模式和关联,例如,顾客购买某一产品时经常会同时购买哪些其他产品。这对于零售商来说尤为重要,它可以帮助他们进行有效的产品放置和促销活动规划。ChatGPT 可以通过分析交易记录数据,自动生成这些关联规则,从而帮助企业制定更加精准的销售策略。

你一定想到了著名的啤酒和尿布的故事,那么我们就以在尿布页面上推荐婴儿湿巾,让 ChatGPT 给我们编写代码和回答一下关联规则挖掘怎样用于数据决策。

我提供给 ChatGPT 一组数据:

复制代码
TransactionID 尿布 婴儿湿巾 婴儿奶粉 玩具
1 1 1 0 0
2 0 1 1 0
3 1 0 0 1
4 1 1 1 0
5 1 0 1 1
6 1 0 1 0
7 0 1 0 1
8 1 0 1 1
9 0 1 1 0
10 1 1 0 0

然后让 ChatGPT 生成关联规则 Python 代码:

复制代码
import pandas as pd
import numpy as np
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
# 创建示例数据
data = {
'TransactionID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'尿布': [1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1],
'婴儿湿巾': [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1],
'婴儿奶粉': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0],
'玩具': [0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0]
}
df = pd.DataFrame(data).set_index('TransactionID')
# 应用 Apriori 算法
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.3, use_colnames=True)
# 生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7)
# 打印关联规则结果
print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']])

让 ChatGPT 自动执行后,给我们提供的分析结论如下:

复制代码
关联规则分析表明,尿布和婴儿湿巾经常一起购买(支持度高,提升度高)。
这可以指导电商平台在尿布页面推荐婴儿湿巾,增加交叉销售的机会。
通过这种智能的产品推荐策略,电商平台能够提高转化率和顾客满意度,从而提升营销 ROI。

也就是说这种策略的执行能够有效地利用数据分析结果,优化决策和提高市场竞争力。 ​

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