如何利用Python对学生校园消费数据进行聚类分析,并运用关联规则挖掘技术揭示消费模式?请结合《校园消费行为分析:Python项目实践与数据可视化》提供详细的步骤和代码示例。

时间: 2024-11-23 09:32:59 浏览: 85
在处理学生校园消费数据时,聚类分析和关联规则挖掘是两种非常重要的数据挖掘技术。为了帮助你深入理解如何使用Python来执行这些任务,并提供实际操作中的代码示例,你可以参考《校园消费行为分析:Python项目实践与数据可视化》这一资源。 参考资源链接:[校园消费行为分析:Python项目实践与数据可视化](https://wenku.csdn.net/doc/3rbuohnrw7?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,进行聚类分析,我们可以使用Python中的Scikit-learn库来实现。聚类分析的目标是根据消费行为的相似性将学生分为几个消费群体。以下是一个简化的步骤和代码示例: 1. 导入必要的库: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans ``` 2. 加载数据集并进行数据清洗和预处理。在本例中,假设已经有一个包含学生消费数据的DataFrame `df`。 ```python # 假设df中包含了学生的消费金额、消费时间等特征 df_clean = df.dropna() # 删除缺失值 df_clean = df_clean.loc[df_clean['消费金额'] > 0] # 删除非正消费记录 ``` 3. 数据标准化和聚类分析: ```python scaler = StandardScaler() df_scaled = scaler.fit_transform(df_clean[['消费金额', '消费次数']]) kmeans = KMeans(n_clusters=5) # 假设我们想将数据分为5个消费群体 df_clean['cluster'] = kmeans.fit_predict(df_scaled) ``` 4. 可视化聚类结果: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(df_scaled[:, 0], df_scaled[:, 1], c=df_clean['cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('消费金额') plt.ylabel('消费次数') plt.title('学生消费聚类结果') plt.show() ``` 接下来,使用关联规则挖掘技术来揭示消费模式。我们可以使用mlxtend库中的Apriori算法来实现: ```python from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules # 假设df_clean中有一个列'消费记录',包含了每个学生的消费项 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(df_clean['消费记录']) df频繁项 = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_items = apriori(df频繁项, min_support=0.01, use_colnames=True) ``` 最后,我们根据频繁项挖掘关联规则: ```python rules = association_rules(frequent_items, metric= 参考资源链接:[校园消费行为分析:Python项目实践与数据可视化](https://wenku.csdn.net/doc/3rbuohnrw7?spm=1055.2569.3001.10343)
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