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一、分析目的和数据集描述

要分析的数据是美国一区域的保险费支出的历史数据。保险费用数据表的每列分别为年龄、性别、体重指数、孩子数量、是否吸烟、所在区域、保险收费。

本文的主要目的是分析在年龄、性别、体重指数、孩子数量、是否吸烟、所在区域中这些因素中，哪些因素对保险费支出影响最大，这些因素中哪些因素与保险费用的关联最大。

分析影响保险费支出的具体因素，本文用到了R语言的数据挖掘-关联规则挖掘Apriori算法。

具体使用和详细用法如下：

二、导入数据集

df<-read.csv('f:/桌面/insurance.csv')

head(df)

head(df)age    sex   bmi children smoker    region charges
1  19 female 27.90        0    yes southwest   16885
2  18   male 33.77        1     no southeast    1726
3  28   male 33.00        3     no southeast    4449
4  33   male 22.70        0     no northwest   21984
5  32   male 28.88        0     no northwest    3867
6  31 female 25.74        0     no southeast    3757

三、导入关联规则挖掘用到的分析程序包

library(arules)    #用于数据关联规则挖掘
library(arulesViz)    #关联规则挖掘的可视化程序包
library(dplyr)    #用于数据处理的分析包，我们将使用里面的管道函数%>%
library(ggplot2)  

四、查看数据集

summary(df)

查看体重指数的分布情况，使用直方图：

ggplot(df,aes(x=bmi))+
  geom_histogram(binwidth=5,fill='lightblue',colour='black')

因为要分析的数据集无缺失值，下一步就是要对数据各变量转换为因子型，也是是规则关联函数

apriori()要求的。

五、将数据集的变量转换为因子型

df<-df %>% mutate(age=as.factor(cut(age,breaks = c(0,25,50,75,100)))) %>% 
  mutate(sex=as.factor(sex)) %>% mutate(bmi=as.factor(cut(bmi,breaks = c(0,15,30,45,60,75)))) %>%
  mutate(children=as.factor(children)) %>% mutate(smoker=as.factor(smoker)) %>%
  mutate(region=as.factor(region)) %>% mutate(charges=as.factor(cut(charges,breaks = c(0,13000,26000,39000,65000))))

在这里用到了管道函数，对年龄、健康指数、保险费用按区间分组，把年龄分为4组，健康指数分为5组，保险费支出分为了4组，然后对分组后的变量使用as.factor()转换为因子型变量。

六、对保险费用数据集进行关联分析

rules<-apriori(df,parameter = list(supp=0.1,conf=0.8))
summary(rules)

运行得到了各规则的描述性统计量，共生成了80条规则。支持度为0.1，置信度为0.8.

查看关联分析结果：

options(digits=4)
inspect(head(rules,by='lift'))

运行得到了按提升值排序后的6条规则。

例如第一条年龄在0到25岁之间，无小孩，不吸烟的家庭关联最低程度的保险费用支出的支持度为0.1121，置信度94.34%。

关联规则分析可视化

plot(rules)

七、指定后项集的关联挖掘分析

1、后项集指定为保险费用支出charges=(39000,65000],即分析关联最高级别的保险费用支出的影响因素有哪些。

rules_rhs_highrank<-apriori(df,parameter = list(supp=0.02,conf=0.5),
        appearance = list(rhs=c('charges=(3.9e+04,6.5e+04]')),control=list(verbose=F))

inspect(head(rules_rhs_highrank,by='lift'))

查看分析结果：

从运行结果可以看到：年龄较大，体重较重，吸烟等因素与保险费用支出较高支持相关联。

inspect(head(rules_rhs_highrank[!is.redundant(rules_rhs_highrank)],by='lift'))

去除规则冗余后的结果如下：

2、后项集指定为保险费用支出charges=(0,13000],即分析关联最低级别的保险费用支出的影响因素有哪些。

rules_rhs_lowrank<-apriori(df,parameter = list(supp=0.1,conf=0.5),
             appearance = list(rhs=c('charges=(0,1.3e+04]')),control=list(verbose=F))

inspect(head(rules_rhs_lowrank,by='lift'))

运行得到：

从结果可以看到，年龄较小，无孩子，不吸烟，是女性的保险费用支出较少。