故事从校园一卡通开始，校园一卡通是集身份认证、金融消费、数据共享等多项功能于一体的信息集成系统，也就是学生卡。积累了大量的历史记录，其中蕴含着学生的消费行为和财务状况等信息。是一个数据分析比赛的数据，很多报告都是从消费金额、消费地点、消费时间等角度分析，比较常规。但是数据，其实还可以更有趣。

本次使用南京理工一卡通的消费明细，我会从一个全新的角度出发，挖掘其中的情侣、基友、渣男、单身狗，大家可以把类似的方法扩展到风控领域使用，这种挖掘思路可以用到反欺诈、反舞弊等场景，思路比较新颖，具有较大的研究价值。

那我们开始，看看时序数据怎么利用关联规则进行挖掘，使用的数据集地址如下：https://github.com/Nicole456/Analysis-of-students-consumption-behavior-on-campus

如果没时间看看全文，直接跳到第五数据解读的环节。

一、数据集介绍

附件是某学校 2019年 4月 1 日至 4月 30日一共30天的一卡通数据，一共3个文件，数据字段和含义分别如下

data1.csv：校园卡基本信息

包含的字段有：['序号', '校园卡号', '性别', '专业名称', '门禁卡号']

data2.csv：校园卡消费明细

['流水号', '校园卡号', '校园卡编号', '消费时间', '消费金额', '存储金额', '余额', '消费次数', '消费类型', '消费项目编码', '消费项目序列号', '消费操作编码', '操作编码', '消费地点']

data3.csv：进出门禁详情

['序号', '门禁卡号', '进出时间', '进出地点', '是否通过', '描述']

二、数据读取

# 数据读取
import numpy as np
import pandas as pd
import ospd.set_option('display.max_columns', None)
os.chdir('/Users/wuzhengxiang/Documents/DataSets/students')
data1 = pd.read_csv("data1.csv", encoding="gbk")
data2 = pd.read_csv("data2.csv", encoding="gbk")
data3 = pd.read_csv("data3.csv", encoding="gbk")data1.columns = ['序号', '校园卡号', '性别', '专业名称', '门禁卡号']
data2.columns = ['流水号', '校园卡号', '校园卡编号', '消费时间', '消费金额', '存储金额', '余额', '消费次数', '消费类型', '消费项目编码', '消费项目序列号', '消费操作编码', '操作编码', '消费地点']
data3.columns = ['序号', '门禁卡号', '进出时间', '进出地点', '是否通过', '描述']print(data1.head(3))
序号    校园卡号 性别    专业名称      门禁卡号
0   1  180001  男  18国际金融  19762330
1   2  180002  男  18国际金融  20521594
2   3  180003  男  18国际金融  20513946print(data2.head(3))
流水号      校园卡号     校园卡编号             消费时间  消费金额  存储金额     余额  消费次数  \
0  117342773  181316-女  20181316  2019/4/20 20:17   3.0   0.0  186.1   818
1  117344766  181316-女  20181316   2019/4/20 8:47   0.5   0.0  199.5   814
2  117346258  181316-女  20181316   2019/4/22 7:27   0.5   0.0  183.1   820   消费类型  消费项目编码 消费项目序列号  消费操作编码  操作编码  消费地点 性别
0   消费      49     NaN     NaN   235  第一食堂  女
1   消费      63     NaN     NaN    27  第二食堂  女
2   消费      63     NaN     NaN    27  第二食堂  女  print(data3.head(3))序号      门禁卡号           进出时间       进出地点  是否通过    描述
0  1330906  25558880  2019/4/1 0:00  第六教学楼[进门]     1  允许通过
1  1330907  18413143  2019/4/1 0:02  第六教学楼[出门]     1  允许通过
2  1331384  11642752  2019/4/1 0:00    飞凤轩[进门]     1  允许通过

三、数据处理

我们首先需要把数据处理成关联规则能识别的格式，每5分钟分割成一个数据片段，里面是去重后的用户明细，大家可以类比，这里的用户ID就是商品ID，每5分钟就是一个订单，这样就能和常规的关联规则算法联系起来了，把时空数据转换成关联规则的应用方式，初学者还是比较难理解的，如果看不懂，大家可以看看我之前介绍原理的文章。

data2 = data2.merge(data1[['校园卡号','性别']],on='校园卡号')data2['校园卡号'] = data2['校园卡号'].apply(lambda x: str(x))+'-'+data2['性别']# 时间格式调整,转换成比较标准的格式，方便后面的处理
import datetime
def st_pt(x):#'2019/4/20 20:17'=>'2019-04-20 20:17:00'return str(datetime.datetime.strptime(x, "%Y/%m/%d %H:%M"))# 时间离散化，每个五分钟一个类型
def time_5(s):#'2022-02-22 17:46:07'=>'2022-02-22 17_9'a = str(round(int(s.split(':')[1])/5))return s.split(':')[0]+'_'+a# 数据处理，处理成标准的格式
df = data2
df = df.sort_values(by='消费时间',ascending=True)
df['消费时间_F'] = df['消费时间'].apply(st_pt)
df['消费时间_5'] = df['消费时间_F'].apply(time_5)
all_list = []
for v in df['消费时间_5'].unique():one = df[df['消费时间_5']==v]['校园卡号'].unique().tolist()all_list.append(one)print(len(all_list))#可以看到，有6176个时间片段，可以类比6176个订单
6176all_list # 看看list长什么样子
[['181735-女','180015-女'],['181058-男', '181374-男', '182044-女', '182581-女', '180052-女', '182729-男'],['181405-男','180078-男'],···]#数据保存起来
df.to_csv('df.csv',header=True,index=False)

‍

四、关联规则挖掘

有了上面构造的数据，我们就可以进行关联规则的挖掘

#加载包，没有的自行安装
#pip install efficient-apriorifrom efficient_apriori import aprioriitemsets, rules = apriori(all_list, min_support=0.005,  min_confidence=1)itemsets[2]('183305-女', '183317-女'): 38,('183308-女', '183317-女'): 42,('183310-女', '183314-女'): 31,('183315-女', '183324-女'): 32,('183338-男', '183345-男'): 40,('183343-男', '183980-女'): 44,('183385-女', '183401-女'): 40,('183386-女', '183409-女'): 34,('183408-女', '183415-女'): 42,('183414-女', '183418-女'): 41,('183419-女', '183420-女'): 56,('183419-女', '183422-女'): 59,···
len(itemsets[2]) # 一共有三百多对，我们下面挑一部分来分析
378

我们可以看到，挖掘出来的关联规则，2元的组合一共有378条，数据是2019-04月一个月的，就是30天的。前面是用户对，后面是30天内出现的次数，30多次到50多次，基本上每天出险一次以上，都是比较强关联的。‍

数据对我们都加上了性别，基本可以推断，男女一般都是情侣，男男基本就是好基友，女女都是好闺蜜，而被我们排除的数据，里面很多就是单身狗了。

五、结果解读

上面挖掘的，都是汇总数据，为了更加具体，我们挑一对男女的消费明细来看看，这一对同学，一个月内出现了44次的关联，基本上每天都一起出入了，并且是男女组合。

('181597-男','183847-女')：44

2019/4/1  07:49  男生女生一起去吃早餐，男生吃了3块钱的，女生吃了6.5的，在第一食堂，多年后可能还能记起这一顿早餐

2019/4/1  11:18  男生女生一起去吃午饭，男生吃了8块钱的，女生也吃了8的，估计吃的饺子，或者是麻辣烫，这次在第四食堂，可能是上课的教室就在这附近

2019/4/2  07:42男生女生一起去吃早餐，男生吃了7.5块钱的，女生吃了3.5的，估计昨天点多了，没吃完，今天少吃点

2019/4/17  20:43  估计刚刚约会好了，在红太阳超市，女生估计买了个酸奶，男生饿了，买个个老坛酸菜牛肉面，买完，操场上一个大大的拥抱，各自回宿舍了，带着满满的甜蜜和力量，大学的美好，不过如此了·····

·······

数据挖掘，我们不应该机械冰冷，应该通过数据，洞察后面的细节与故事，有时候，数据挖掘，是多么美妙的故事呢。

除了这一对，还有很多对的情侣，也是类似的生活轨迹。

通过分析，我们也发现两个渣男，啊呸，打死算了，细节我就不看了，你们去看

('180624-男', '181013-女'): 36
('180624-男', '181042-女'): 37('180780-女', '181461-男'): 38
('180856-女', '181461-男'): 34

还有我们挖掘的数据，剔除部分，有大量的单身狗的含量，没有人和他一起吃饭

更多的是，基友和闺蜜，可以看看下面的

itemsets[2]('183247-女', '183254-女'): 32,('183302-女', '183306-女'): 31,('183303-女', '183307-女'): 48,('183303-女', '183314-女'): 31,('183305-女', '183308-女'): 38,('183305-女', '183317-女'): 38,('183308-女', '183317-女'): 42,('183310-女', '183314-女'): 31,('183315-女', '183324-女'): 32,('183338-男', '183345-男'): 40,('183343-男', '183980-女'): 44,('183385-女', '183401-女'): 40,('183386-女', '183409-女'): 34,('183408-女', '183415-女'): 42,('183414-女', '183418-女'): 41,('183419-女', '183420-女'): 56,

3元的数据

itemsets[3]{('180363-女', '181876-女', '183979-女'): 40,('180711-女', '180732-女', '180738-女'): 35,('180792-女', '180822-女', '180849-女'): 35,('181338-男', '181343-男', '181344-男'): 40,('181503-男', '181507-男', '181508-男'): 33,('181552-男', '181571-男', '181582-男'): 39,('181556-男', '181559-男', '181568-男'): 35,('181848-女', '181865-女', '181871-女'): 35,('182304-女', '182329-女', '182340-女'): 36,('182304-女', '182329-女', '182403-女'): 32,('183305-女', '183308-女', '183317-女'): 32,('183419-女', '183420-女', '183422-女'): 49,('183419-女', '183420-女', '183424-女'): 45,('183419-女', '183422-女', '183424-女'): 48,('183420-女', '183422-女', '183424-女'): 51,('183641-女', '183688-女', '183690-女'): 32,('183671-女', '183701-女', '183742-女'): 35,('183713-女', '183726-女', '183737-女'): 36}

4元的数据，一般都是一个宿舍的，关系非常好的宿舍

itemsets[4]
{('183419-女', '183420-女', '183422-女', '183424-女'): 42}

六、风控应用

我们分析用的是校园刷卡数据，这样的时序数据，随处可见

订单下单数据

领券明细数据

信用卡刷卡数据

····

非常多的这种数据，我们可以通过时序关联的方法挖掘出来其中的时空关系，从而确定多个有一致行动的用户，达到一起打击的目的。

当然，这种方法也是有缺陷的，有些相隔时间近但是不再同一个5min中内的，不会产生关联，其实有更先进的算法去解决，我们后面慢慢介绍，因为比较抽象。

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