蜗牛派在一次和事业部的需求沟通中，业务方讲了一个他们失败的联合营销案例：用户购买一台手机，就赠送一张手表的优惠券。最后发现优惠券发出去1万张，仅有2张实现了转化。
这个案例中优惠券对购买转化促进低，有两个原因：
- 圈定的用户群不精准，触达的用户购买手表的需求弱；
- 优惠券力度刺激弱，不足以刺激用户下单购买。
这里，我们主要围绕第一个圈定人群不精准的情况，从数据分析的角度为跨品类的联合营销选品提供分析思路——关联规则分析。
一、关联规则的作用
相信大家都听过“啤酒与纸尿裤”的故事，一个传统零售行业使用关联规则的典型案例，现在越来越多的行业都在运用。
电商行业中，我们希望从大量的用户订单中发现有价值的关联知识，帮助我们快速的进行商品推荐，辅助我们进行捆绑促销活动的设计；
保险行业中，如果出现了不常见的索赔要求组合，则可能存在欺诈行为，需要进一步核实；
资讯行业中，我们希望给用户个性化的阅读体验，推荐给用户与其兴趣匹配度高的内容；
…
关联分析的作用在于找出数据库中某些事件一起发生的情况，得到可信的并且具有代表性的规则。
二、如何建立关联规则
Apriori是最经典、常用的挖掘频繁项集的算法，核心思想是通过“连接”和“剪枝”的方法找到频繁项集，再由置信度筛选获得关联规则。
频繁项集：经常出现在一起的事件的集合；
支持度：两件商品（A∩B）在总销售笔数（N）中出现的概率，即A与B同时被购买的概率；
置信度：购买A后再购买B的条件概率。如果比例大说明购买A的客户很大期望会购买B商品。
第一步，我们需要找到支持度至少为0.2的所有频繁项集。首先，扫描订单数据，得到每个候选项的支持度，与最小支持度比较得到1项频繁项集L1。再将L1与与L1连接得到候选项C2，计算每个候选项的支持度，与最小支持度比较得到2项频繁项集L2。再将L2与L1连接得到候选项C3，在连接过程中可通过apriori原理，减少连接的计算量（一个频繁项集的任一子集也是频繁项集的），比较候选项C3的支持度与最小支持度，得到3项频繁项集。L3与L1连接，根据apriori原理，未找到符合条件的4项频繁项集，第一步完成。
第二步，我们需要通过置信度，筛选出符合条件的关联规则。首先，根据频繁项集，得到关联规则的前项和后项，计算每条规则下的支持度与置信度。然后根据我们对置信度要求，筛选得到所有符合条件的规则。
案例中，我们通过两步的计算，得出符合支持度最少为0.2，置信度最少为0.6的16条关联规则。在制定推荐策略时，可根据对推荐精度的要求，选择适合的关联规则。以上就是apriori的算法介绍，但在实际应用时，我们的订单量大，变量多，因此我们需要一些建模工具或者编程工具，帮助我们快速进行计算。
三、如何进行关联规则建模
Apriori的建模方法有很多种，例如R、Python都可以实现。这里，为大家介绍一个简单易操作的建模工具—spss modeler。此处简要讲解建模步骤，感兴趣的同学可自行查阅《IBM SPSS数据分析与数据挖掘实战案例精粹》详细了解。
首先，需要将底层存储的订单表（用户购买的商品明细）转化为事务表（用户是否购买列表中的商品），该步操作目的是将数据转化为易于计数的布尔型变量，便于寻找频繁项集。事务表数据结构如下图所示：
接下来，在前面得到的数据基础上，将使用Apriori模型对商品做关联分析。首先添加“类型”节点，定义变量类型。再添加“Apriori”节点，设置前项和后项的变量，设置模型参数，运行即可得到关联规则结果。
以第一行为例，我们对“规则标识3”做规则解读：
针对已经购买了冻肉和灌装蔬菜的顾客，我们可向他们推荐啤酒商品。原因是在历史数据中，我们发现同时购买冻肉和灌装蔬菜的顾客有173人，占总人数的18.424%，这些顾客中有84.393%的顾客也同时购买了“啤酒”。同时购买了这三种商品的顾客占比为15.548%。
采用此规则向顾客推荐啤酒比随机推荐该商品会提升效率2.705倍（lift（a→b）=(P(b|a)/P(b）)，在历史数据库中购买了冻肉和灌装蔬菜，但没买啤酒的顾客占总人数的2.875%，即有2.875%的顾客可按该规则部署销售策略。
以上是关于关联规则的算法及建模过程介绍，感兴趣的同学快在学习工作中应用起来吧！
