Se familiariser avec l'ensemble de données MovieLens

Maintenant que vous maîtrisez la trousse d'outils de l'analyse des paniers d'achats (Market Basket Analysis), vous allez appliquer ce que vous avez appris aux données MovieLens afin de créer des recommandations de films selon ce que les utilisateurs regardent. Dans cet exercice, vous allez vous familiariser avec l'ensemble movie_subset, qui est un sous-ensemble des données MovieLens. Vous commencerez par explorer l'ensemble de données en extrayant le nombre unique d'identifiants d'utilisateurs et de films avec la fonction n_distinct(), puis vous tracerez la distribution des habitudes de visionnement grâce à la fonction summarize().