基于FP-Growth算法的关联规则挖掘

基于python语言实现FP-Growth算法，并通过实例实现其对销售订单的关联规则进行挖掘。 资料包括完整的源码文件。 实现方式： 要实现购物篮分析，其实有很多种方法，上面的几种考核指标都很清晰了，我们使用SQL也是可以统计的，只不过有点儿麻烦，需要手动做一个商品的组合，或者使用商品间笛卡尔积作为基础表，但是这还得看组合数量，如果只组合2种还好，组合3种、4种呢？ 再就是使用Python或者R来做了，可以选择自己代码实现，也可以使用现有的开源包，我们只要用就行了，这里我也是直接使用了Python中的mlxtend拓展包。 数据处理： 这里把数据处理单独拎出来说一下，做关联分析，需要注意下数据的选取，比如有些行业需要考虑场景，如早中晚这种，每种场景下用户购物偏好不一样，每种场景都有适合的商品组合； 再比如最近的打折促销的商品要剔除掉，因为要走量，所以可能很多订单都有这件商品，会影响我们的最后结论； 还有就是一些附赠品，试用品，新人优惠的商品，都是会影响我们结论的一些数据。