- Анализ рыночной корзины с использованием алгоритма априори
Обратитесь в репозиторий DataSets за данными, которые я использовал в вышеуказанных моделях
Цель :
Когда появляется возможность в розничном проекте, где ваша задача состоит в том, чтобы улучшить производительность магазина в отношении продаж и уменьшить запасы в магазине, в таких случаях Анализ корзины рынка - это метод, который дает лучшие правила.
- Анализ рыночной корзины позволяет розничным продавцам узнать взаимосвязь или связь между товарами, которые чаще покупаются вместе.
- Может быть реализовано с использованием техники, называемой априорным алгоритмом.
Рассмотрев этот пример, давайте поймем, как это делается.
- Представьте, что у нас есть транзакции n клиентов, которые купили что-то в розничном магазине.
- Транзакции такие…
Заказчик 1: хлеб, яйцо, папайя, овес.
Клиент 2: папайя, хлеб, овсяный пакет и молоко.
Клиент 3: яйцо, хлеб и масло.
Клиент 4: овсяный пакет, яйцо и молоко.
Клиент 5: молоко, хлеб и масло.
Клиент 6: папайя и молоко.
Клиент 7: масло, папайя и хлеб.
Клиент 8: Яйцо и хлеб
Клиент 9: пакет из папайи и овса.
Клиент 10: молоко, папайя и хлеб.
Клиент 11: Яйцо и молоко
. .
. .
. .
Заказчик n.
Наблюдая в ходе транзакций, три покупателя купили хлеб с маслом, методика скажет нам, что если хлеб куплен, то высока вероятность, что тот же покупатель также купил масло.
Как правило, этот метод дает розничным продавцам лучшие шаблоны для продвижения и перекрестной продажи своих товаров в магазине.
- Служба поддержки
- Уверенность
- Поднимать
Служба поддержки :
Поддержка - это минимальная вероятность того, что продукт будет продан. Объясняется процент заказов, содержащих набор позиций.
Поддержка {x} = freq (x) / n [x → элемент, n → общее количество транзакций]
Уверенность :
Для двух предметов x, y достоверность измеряет процент раз, когда предмет y был куплен, учитывая, что x был куплен.
Значение уверенности всегда находится в диапазоне от 0 до 1. Где 0 означает, что y никогда не покупается, когда покупается x.
1 означает, что y всегда покупается всякий раз, когда покупается x
Уверенность {x, y} = freq (x, y) / freq (x)
Поднимать :
Это не похоже на показатель достоверности, значение которого может варьироваться в зависимости от направления.
Пример: уверенность {x, y} отличается от уверенности {y, x}.
У лифта нет направления, а это значит, что лифт {x, y} = лифт {y, x}.
Подъем {x, y} = поддержка {x, y} / (поддержка {x} * поддержка {y})
- Когда Лифт = 1; подразумевает отсутствие связи между x и y, т.е. x и y встречаются вместе только случайно
- Когда Лифт ›1; подразумевает, что между x и y существует положительная связь, т.е. x и y встречаются вместе чаще, чем случайные
- Когда Лифт ‹1; подразумевает, что существует отрицательная связь между x и y, т.е. x и y встречаются реже и случайны