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🌟🌟🌟🌟🌟 完整产品_全流程 算法 特征挖掘 数据挖掘 高解释性 服务器 后端 前端 数据库 解决一大类问题
基于 Apriori 关联规则挖掘方法，自研高解释性人群圈选系统，自动化流程，一键输出精准人群与规则。成果落地于蚂蚁保险重点项目，圈选规则一半以上由系统直接挖掘，AB实验平均提升12%，已纳入公司数据智能产品并复用至多个场景，把“黑盒模型”变成“人人能看懂的因果规则”。并构建 完整产品平台(2025) 供外部访问使用。
项目介绍
🔥 项目背景：公司需根据不同业务场景（拉新、留存、降求助）精准圈定用户进行营销推送。传统方式依赖运营主观人群描述（效率低，人群精准度低）或黑盒机器学习模型（可解释性差、运营执行困难）
🚀 解决方案：引入 Apriori 关联规则挖掘算法，结合业务实际改写算法逻辑，建立基于特征规则的人群圈选方法。基于Python自研开发了自动化流程，包括数据预处理、信息增益切连续变量、WOE/IV特征选择、关联规则挖掘，全流程仅需导入数据和设置参数，自动输出精准人群及规则**。 🎯 项目效果：成果应用于2019年保险重点项目，一半以上人群圈选规则直接采用挖掘结果，显著提升了圈人准确率 (AB-test平均提升12%) 和运营效率。相关功能被纳入公司数据智能产品，然后复用在留存、NPS、求助分析、调研满意度分析等多个场景。
这个方法适合解决所有 x 和 y 的二分类（比如人群转化、满意度等）高解释性特征挖掘问题，洞察问题本质，解决一个问题，就解决了一片问题
🔄 后续 (2025): 搭建了前端使用（搭配后端算法，数据库存储和服务器部署，是一个成熟可用的数据挖掘产品）点击访问网站(电脑端或手机浏览器打开)，可使用 demo 数据分析，也可自主上传数据