Lift vs leverage

Come abbiamo visto nel video, lift e leverage sono molto simili. Uno è un rapporto e l’altro è una differenza. Per le buone regole, uno ha come soglia 0 e l’altro 1. Ricordi quale è quale?

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In questo capitolo imparerai le basi della Market Basket Analysis: regole di associazione, metriche e potatura. Metterai poi in pratica questi concetti per aiutare un piccolo negozio di alimentari a migliorare le promozioni e il posizionamento dei prodotti.

Exercise 1: Che cos’è la market basket analysis?Exercise 2: Le basi della market basket analysis Exercise 3: Cross-selling dei prodotti Exercise 4: Identificare le regole di associazione Exercise 5: Antecedenti e conseguenti multipli Exercise 6: Preparare i dati per la market basket analysis Exercise 7: Generare regole di associazione Exercise 8: La metrica più semplice Exercise 9: One-hot encoding dei dati di transazione Exercise 10: Calcolare la metrica di supporto

Le regole di associazione ci dicono che due o più articoli sono correlati. Le metriche ci permettono di quantificare l'utilità di queste relazioni. In questo capitolo applicherai sei metriche per valutare le regole di associazione: supporto, confidenza, lift, conviction, leverage e la metrica di Zhang. Userai quindi regole di associazione e metriche per aiutare una biblioteca e un venditore di e-book.

Exercise 1: Confidenza e lift Exercise 2: Consigliare libri con il supporto Exercise 3: Raffinare il supporto con la confidence Exercise 4: Ulteriore affinamento con il lift Exercise 5: Leverage e conviction Exercise 6: Lift vs leverage

Esercizio attuale

Exercise 7: Calcolare la conviction Exercise 8: Calcolare la conviction con una funzione Exercise 9: Promuovere ebook con conviction Exercise 10: Associazione e dissociazione Exercise 11: Calcolare associazione e dissociazione Exercise 12: Definire la metrica di Zhang Exercise 13: Applicare la metrica di Zhang Exercise 14: Regole avanzate Exercise 15: Filtrare con support e conviction Exercise 16: Usare il filtraggio multi-metrica per la promozione incrociata dei libri

Il problema fondamentale della Market Basket Analysis è capire come tradurre enormi quantità di decisioni dei clienti in un numero ridotto di regole utili. Questo processo in genere inizia con l'applicazione dell'algoritmo Apriori e include ulteriori strategie, come la potatura e l'aggregazione. In questo capitolo imparerai a usare questi metodi e li applicherai in esercizi in cui aiuterai un rivenditore a scegliere il layout di un negozio fisico e a realizzare promozioni incrociate dei prodotti.

Exercise 1: Aggregazione Exercise 2: Eseguire l'aggregazione Exercise 3: Definire una funzione di aggregazione Exercise 4: L'algoritmo Apriori Exercise 5: Potatura e Apriori Exercise 6: Identificare i frequent itemsets con Apriori Exercise 7: Selezionare una soglia di supporto Exercise 8: Potatura base dei risultati di Apriori Exercise 9: Generare regole di associazione Exercise 10: Potatura con lift Exercise 11: Potatura con la confidence Exercise 12: Potatura avanzata dei risultati di Apriori Exercise 13: Aggregazione e filtraggio Exercise 14: Applicare la regola di Zhang Exercise 15: Filtri avanzati con metriche multiple

In questo capitolo finale imparerai come le visualizzazioni guidano il processo di potatura e riassumono i risultati finali, che in genere assumono la forma di insiemi di articoli o regole. Dominerai le tre visualizzazioni più utili — heatmap, scatter plot e grafici a coordinate parallele — e le applicherai per aiutare un servizio di streaming di film.

Exercise 1: Heatmap Exercise 2: Visualizzazione del supporto degli itemset Exercise 3: Heatmap con lift Exercise 4: Interpretare le heatmap Exercise 5: Scatter plot Exercise 6: Potatura con scatter plot Exercise 7: Ottimalità del confine supporto-confidenza Exercise 8: Grafico a coordinate parallele Exercise 9: Usare le coordinate parallele per visualizzare le regole Exercise 10: Raffinare un grafico a coordinate parallele Exercise 11: Congratulazioni!