or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้พื้นฐานของ Market Basket Analysis ได้แก่ กฎความสัมพันธ์ เมตริก และการตัดทอน จากนั้นจะได้นำแนวคิดเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้เพื่อช่วยร้านขายของชำขนาดเล็กปรับปรุงการโปรโมตและการจัดวางสินค้า
กฎความสัมพันธ์บอกให้เราทราบว่าสินค้าสองชิ้นขึ้นไปมีความสัมพันธ์กัน ส่วนเมตริกช่วยให้เราวัดประโยชน์ของความสัมพันธ์เหล่านั้นได้ ในบทนี้ จะได้นำเมตริก 6 ตัวมาใช้ประเมินกฎความสัมพันธ์ ได้แก่ support, confidence, lift, conviction, leverage และ Zhang's metric จากนั้นจะได้นำกฎความสัมพันธ์และเมตริกเหล่านี้ไปช่วยห้องสมุดและร้านขาย e-book
แบบฝึกหัดปัจจุบัน
โจทย์หลักของ Market Basket Analysis คือการแปลงการตัดสินใจซื้อของลูกค้าจำนวนมหาศาลให้กลายเป็นกฎที่มีประโยชน์จำนวนน้อยชิ้น กระบวนการนี้มักเริ่มต้นด้วยการใช้อัลกอริทึม Apriori และอาศัยกลยุทธ์เพิ่มเติม เช่น การตัดทอนและการรวมกลุ่ม ในบทนี้ จะได้เรียนรู้วิธีใช้เทคนิคเหล่านี้ และนำไปประยุกต์ใช้จริงในแบบฝึกหัดที่ช่วยผู้ค้าปลีกเลือกรูปแบบการจัดร้านและวางแผนการโปรโมตสินค้าข้ามหมวดหมู่
ในบทสุดท้ายนี้ จะได้เรียนรู้การใช้การสร้างภาพข้อมูลเพื่อชี้นำกระบวนการตัดทอนและสรุปผลลัพธ์สุดท้าย ซึ่งมักอยู่ในรูปของชุดรายการหรือกฎ จะได้เชี่ยวชาญการสร้างภาพที่มีประโยชน์ที่สุด 3 แบบ ได้แก่ heatmap, scatterplot และ parallel coordinates plot และนำไปประยุกต์ใช้เพื่อช่วยบริการสตรีมมิงภาพยนตร์