Lift и leverage: в чём разница

Как мы узнали из видео, lift и leverage очень похожи. Одна метрика вычисляется как отношение, другая — как разность. У одной пороговое значение для хороших правил равно 0, у другой — 1. Сможете вспомнить, какая есть какая?

Это упражнение является частью курса

Анализ рыночных корзин на Python

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Анализ рыночных корзин на Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Начать курс бесплатно

В этой главе вы познакомитесь с основами анализа рыночных корзин: правилами ассоциации, метриками и отсечением. Затем вы применяете эти концепции на практике, помогая небольшому продуктовому магазину улучшить промоакции и расстановку товаров.

Exercise 1: Что такое анализ рыночных корзин?Exercise 2: Основы анализа рыночной корзины Exercise 3: Кросс-продажи товаров Exercise 4: Определение правил ассоциации Exercise 5: Несколько антецедентов и консеквентов Exercise 6: Подготовка данных для анализа рыночной корзины Exercise 7: Генерация ассоциативных правил Exercise 8: Простейшая метрика Exercise 9: Унитарное кодирование данных транзакций Exercise 10: Вычисление метрики поддержки

Правила ассоциации показывают, что два или более товара связаны между собой. Метрики позволяют количественно оценить полезность этих связей. В этой главе вы примените шесть метрик для оценки правил ассоциации: поддержку, достоверность, лифт, убеждённость, левередж и метрику Чжана. После этого вы воспользуетесь правилами ассоциации и метриками, чтобы помочь библиотеке и продавцу электронных книг.

Exercise 1: Уверенность и лифт Exercise 2: Рекомендация книг с помощью поддержки Exercise 3: Уточнение поддержки с помощью достоверности Exercise 4: Уточнение результатов с помощью лифта Exercise 5: Левередж и убеждённость Exercise 6: Lift и leverage: в чём разница

Текущее упражнение

Exercise 7: Вычисление убеждённости Exercise 8: Вычисление conviction с помощью функции Exercise 9: Продвижение электронных книг с помощью conviction Exercise 10: Ассоциация и диссоциация Exercise 11: Вычисление ассоциации и диссоциации Exercise 12: Определение метрики Чжана Exercise 13: Применение метрики Чжана Exercise 14: Продвинутые правила Exercise 15: Фильтрация по поддержке и убеждённости Exercise 16: Использование многокритериальной фильтрации для перекрёстного продвижения книг

Ключевая задача анализа рыночных корзин — преобразовать огромное количество решений покупателей в небольшой набор полезных правил. Этот процесс, как правило, начинается с применения алгоритма Apriori и включает дополнительные стратегии: отсечение и агрегацию. В этой главе вы освоите эти методы, а затем применяете их в упражнениях, где поможете ритейлеру выбрать планировку физического магазина и организовать перекрёстные продажи товаров.

Exercise 1: Агрегирование Exercise 2: Выполнение агрегации Exercise 3: Определение функции агрегации Exercise 4: Алгоритм Apriori Exercise 5: Отсечение и алгоритм Apriori Exercise 6: Поиск частых наборов элементов с помощью Apriori Exercise 7: Выбор порога поддержки Exercise 8: Базовое отсечение результатов алгоритма Apriori Exercise 9: Генерация правил ассоциации Exercise 10: Отсечение с помощью lift Exercise 11: Отсечение по достоверности Exercise 12: Расширенная обрезка результатов алгоритма Apriori Exercise 13: Агрегирование и фильтрация Exercise 14: Применение правила Чжана Exercise 15: Расширенная фильтрация с несколькими метриками

В заключительной главе вы узнаете, как визуализации помогают управлять процессом отсечения и резюмировать итоговые результаты в виде наборов элементов или правил. Вы освоите три наиболее полезных типа визуализации — тепловые карты, диаграммы рассеяния и графики параллельных координат — и примените их, помогая стриминговому сервису.

Exercise 1: Тепловые карты Exercise 2: Визуализация поддержки наборов элементов Exercise 3: Тепловые карты с lift Exercise 4: Интерпретация тепловых карт Exercise 5: Диаграммы рассеяния Exercise 6: Обрезка с помощью диаграмм рассеяния Exercise 7: Оптимальность границы поддержки и достоверности Exercise 8: График параллельных координат Exercise 9: Визуализация правил с помощью графика параллельных координат Exercise 10: Доработка графика параллельных координат Exercise 11: Поздравляем!