„Jeśli to, to tamto" – algorytm apriori

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza koszyka zakupowego w R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

88 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Co masz w koszyku? W tym rozdziale poznasz analizę koszyka zakupowego (MBA) – dowiesz się, jak zagłębić się w dane o zakupach, by lepiej rozumieć klientów i przewidywać ich potrzeby. Korzystając z tidyverse i dplyr, odkryjesz, ile koszyków można stworzyć z danego zbioru produktów, i przekonasz się, jak duże możliwości daje analiza koszyka zakupowego – zarówno w handlu online, stacjonarnym, jak i poza światem sprzedaży.

Exercise 1: Wprowadzenie do analizy koszyków Exercise 2: Koszyki i elementy Exercise 3: Pojedynczy koszyk Exercise 4: Co jest w koszyku?Exercise 5: Kombinacje produktów Exercise 6: Liczba możliwych koszyków Exercise 7: Podzbiory i nadzbiory Exercise 8: Wykres liczby możliwych koszyków Exercise 9: Czym jest analiza koszyka zakupowego?Exercise 10: Dwa koszyki Exercise 11: Wiele koszyków Exercise 12: Analiza wybranych produktów

W tym rozdziale nauczysz się przekształcać transakcyjne zbiory danych do formatu koszyka, gotowego do analizy algorytmem Apriori. Poznasz trzy główne metryki analizy koszyka zakupowego: wsparcie, ufność i lift. Następnie samodzielnie zastosujesz algorytm Apriori, by wydobywać reguły z transakcyjnego zbioru danych. Na koniec zobaczysz, jak pakiet arules wspiera analizę koszyka zakupowego – pomaga wyszukiwać reguły i wybierać te najbardziej trafne i informatywne.

Exercise 1: Dane transakcyjne Exercise 2: Przekształcanie ramki danych online do formatu transakcyjnego Exercise 3: Inspektor handlu detalicznego Exercise 4: Jaka jest gęstość macierzy elementów?Exercise 5: Metryki w analizie koszyka zakupowego Exercise 6: Miara wsparcia Exercise 7: Miary ufności i wsparcia względnego Exercise 8: Zmiana wyglądu reguł Exercise 9: Algorytm Apriori Exercise 10: Zasada Apriori Exercise 11: Czas na zakupy – szukamy reguł Exercise 12: Parametry algorytmu apriori Exercise 13: „Jeśli to, to tamto" – algorytm apriori

Bieżące ćwiczenie

Exercise 14: Zabawa z argumentem appearance Exercise 15: Reguły redundantne Exercise 16: Interpretacja reguł

Czas na wizualizacje. W tym rozdziale przyjrzysz się zestawowi wcześniej wydobytych reguł, korzystając z narzędzi graficznych. Wizualizacja jest niezbędna w analizie koszyka zakupowego – często masz do czynienia z bardzo dużą liczbą reguł. Za pomocą pakietu arulesViz stworzysz wykresy słupkowe, punktowe i grafowe, by zobrazować wydobyte reguły asocjacyjne. Przekształcisz też statyczne wykresy w interaktywne, co ułatwi eksplorację odkrytych zależności.

Exercise 1: Sprawdźmy, co jest w koszyku Exercise 2: Co jest w koszyku?Exercise 3: Co jest najpopularniejsze?Exercise 4: Uatrakcyjnianie wizualizacji Exercise 5: Wizualizacja metryk Exercise 6: Wykresy punktowe Exercise 7: Wykresy ArulesViz Exercise 8: Reguły w akcji Exercise 9: Od reguł do wizualizacji grafowych Exercise 10: Zabawa z grafami Exercise 11: Analiza grafu Exercise 12: Przenośność grafu Exercise 13: Alternatywne wykresy reguł Exercise 14: Wizualizacje oparte na macierzy grupowej Exercise 15: Wykresy współrzędnych równoległych Exercise 16: Opanowanie RuleExplorer

Czas na filmy. W tym ostatnim rozdziale wykorzystasz wszystko, czego się nauczyłeś, pracując z prawdziwym zbiorem danych filmowych. Za pomocą analizy koszyka zakupowego przekształcisz ten zbiór w system rekomendacji filmów – korzystając z danych o transakcjach, zrozumiesz i przewidzisz, co widzowie mogą chcieć obejrzeć jako następne.

Exercise 1: Podsumowanie transakcji Exercise 2: Zapoznanie się ze zbiorem danych MovieLens Exercise 3: Transakcje filmowe Exercise 4: Wykresy częstości Exercise 5: Wydobywanie reguł asocjacyjnych Exercise 6: Popularność filmów Exercise 7: Dobór odpowiednich parametrów dla filmów Exercise 8: Wydobywanie reguł filmowych Exercise 9: Wizualizacja transakcji i reguł Exercise 10: Gdzie jest Pulp Fiction?Exercise 11: Wizualizacja reguł filmowych Exercise 12: Nasze ulubione filmy jako graf Exercise 13: Jak w pełni wykorzystać analizę koszyka zakupowego Exercise 14: Co wpłynęło na Pulp Fiction?Exercise 15: Co wpłynął na popularność Pulp Fiction?Exercise 16: Wykorzystaj umiejętności analizy koszyka zakupowego!