蔬菜销售数据关联分析：使用Apriori算法挖掘商品关联关系

附件 1 给出了某商超经销的 6 个蔬菜品类的商品信息；附件 2 和附件 3 分别给出了该商超 2020 年 7 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日各商品的销售流水明细与批发价格的相关数据；附件 4 给出了各商品近期的损耗率数据。请根据附件和实际情况建立数学模型解决以下问题：

问题 1 蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系，请分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。

对上述问题进行Apriori关联分析，并给出python代码内容：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。在这个问题中，我们可以使用Apriori算法来分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。

首先，我们需要将销售流水明细数据进行预处理，将其转换为适合Apriori算法的数据格式。然后，使用Apriori算法挖掘频繁项集和关联规则，得到各品类及单品之间的关联关系。

以下是使用Python进行Apriori关联分析的示例代码：

# 导入所需的库
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
import pandas as pd

# 读取销售流水明细数据
sales_data = pd.read_csv('附件2.csv')

# 将数据进行预处理，转换为适合Apriori算法的数据格式
basket = (sales_data.groupby(['订单号', '商品名称'])['销售数量']
          .sum().unstack().reset_index().fillna(0)
          .set_index('订单号'))

# 将销售数量转换为二进制编码
def encode_units(x):
    if x <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

basket_sets = basket.applymap(encode_units)

# 使用Apriori算法挖掘频繁项集
frequent_itemsets = apriori(basket_sets, min_support=0.05, use_colnames=True)

# 根据频繁项集生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='lift', min_threshold=1)

# 输出频繁项集和关联规则
print('频繁项集：')
print(frequent_itemsets)
print('
关联规则：')
print(rules)

在上述代码中，我们首先使用pandas库读取销售流水明细数据，并进行预处理，将数据转换为适合Apriori算法的格式。然后，使用apriori函数挖掘频繁项集，设置min_support参数来控制频繁项集的最小支持度。最后，使用association_rules函数生成关联规则，设置metric参数来选择评估关联规则的指标，例如lift表示关联规则的提升度。

通过运行上述代码，我们可以得到蔬菜各品类及单品之间的关联关系，包括频繁项集和关联规则。根据频繁项集，我们可以分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律；根据关联规则，我们可以了解蔬菜各品类及单品之间的相互关系，例如哪些品类或单品经常同时被购买。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。