保險公司在運營過程中儲存了很多交易明細資料，根據客戶購買保險商品的記錄，可以分析保險商品購買之間的關聯，從而為公司提供合理的建議。

首先在Modeler 資料流中匯入原始資料

可以先預覽一下原始資料的結構

接著引入一個“型別”節點，將“商品”欄位設為“名義”

保險公司對顧客購買保險商品的記錄是按照每個顧客購買的商品條目來記錄資料的，為了進行關聯分析，需要對這種資料結構進行調整。我們把資料變為每行代表一個顧客的購買行為，在每一行中記錄該顧客在各保險商品的購買情況，可以用T表示顧客購買了該保險商品，F表示顧客沒有購買該保險商品。

引入一個“設為標誌”節點，將“商品”欄位中的所有取值設為新的欄位

接入一個“過濾”節點，重新命名一下新建立的欄位

以上是將原始資料整理為適合做關聯分析的資料格式，在接入關聯分析模型之前，需要將每個標誌欄位的角色設為“兩者”

接入一個“型別”節點

ok，所有資料預處理完畢，下面接入關聯分析模型，這裡使用Apriori演算法，最低條件支援度為10，最小規則置信度為80%，最大前項數為5，這些引數也可以自己調整

現在所有流程設定完畢，點選執行，會得到一個小鑽石節點，這就是關聯分析的結果

根據結果可以得出三條關聯規則：

｛醫療保險，終身壽險｝---->｛定期壽險｝

｛醫療保險，定期壽險｝---->｛終身壽險｝

｛定期壽險，終身壽險｝---->｛醫療保險｝