使用python对字段product,company,timely_response,consumer_disputed进行推荐系统分析的代码

推荐系统分析通常需要使用机器学习和数据挖掘等技术，而其中的代码实现也比较复杂。以下是一个简单的使用Python进行推荐系统分析的示例代码：

import pandas as pd
from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise.model_selection import cross_validate

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 构建数据集
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(data[['product', 'company', 'timely_response', 'consumer_disputed']], reader)

# 使用SVD算法进行建模和评估
algo = SVD()
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)

上述代码中，我们首先使用pandas库读取了一个名为"data.csv"的数据文件，其中包含了产品、公司、及时响应、消费者抱怨等字段。然后，我们使用surprise库构建了一个数据集，并使用SVD算法进行建模和评估。最后，使用交叉验证方法进行模型的评估。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上，推荐系统分析的代码实现会更加复杂。