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不同金融产品之间可能存在着人眼难以发掘的关联关系。例如可能买了理财产品A的
人，也会经常同时购买理财产品B；亦或者同时买了理财产品A和理财产品B的人，也会经常
顺带着买理财产品C。
通过机器学习中的关联规则分析，可以进行不同金融产品的交叉销售。例如给购买了
理财产品A的人同时营销理财产品B，给购买了理财产品A和理财产品B的人同时营销理财产
品C。
xxxxxxxxxx# 读取数据import pandas as pddf = pd.read_excel('金融产品购买数据.xlsx')
# 将“购买产品”列数据转换为双重列表结构products = []for i in df['购买产品'].tolist(): products.append(i.split(',')) # 通过apyori库来实现Apriori算法，进行金融产品推荐from apyori import apriorirules = apriori(products, min_support=0.01, min_confidence=0.5)results = list(rules)for i in results: # 遍历results中的每一个频繁项集 for j in i.ordered_statistics: # 获取频繁项集中的关联规则 X = j.items_base # 关联规则的前件 Y = j.items_add # 关联规则的后件 x = ', '.join([item for item in X]) # 连接前件中的元素 y = ', '.join([item for item in Y]) # 连接后件中的元素 if x != '': # 防止出现关联规则前件为空的情况 print(x + ' → ' + y) # 通过字符串拼接的方式更好呈现结果1. 关于金融产品交叉销售，下列说法正确的是:
A 不同金融产品之间没有任何关联关系
B 通过关联规则分析，可以进行不同金融产品的交叉销售
C 金融产品的交叉销售全靠随机推荐
D 以上说法均不正确
2. 将DataFrame中“购买产品”列数据转换为列表结构的代码是_______:
A df['购买产品'].tolist()
B df['购买产品']
C tuple(df['购买产品'])
D dict(df['购买产品'])
1=>B 2=>A