点击“展开”查看“精华文字稿”
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。
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:
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:
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:
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。