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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：

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。 ​