В этом блоге я расскажу о своем исследовании поведения покупателей на реальном наборе данных Instacart из 3 млн + записей. Я расскажу, как быстро выполнить анализ корзины покупателя с помощью алгоритма Apache Spark ML FP-growth на Databricks . Анализ рыночной корзины - это метод, используемый крупными розничными торговцами для выявления ассоциаций между своими товарами. Он работает путем поиска комбинаций предметов, которые часто покупаются вместе, и предоставляет информацию для..

Почему анализ корзины рынка? (Теоретический аспект): Предположим, вы идете в супермаркет, чтобы купить растительное масло и овощи на ужин сегодня вечером. Пока вы там, у вас также есть любимые шоколадные конфеты, любимые чипсы, любимый кофе и любимые напитки. Теперь, когда вы вернулись домой, вы начали размышлять о том, что заставило вас купить эти лишние вещи. Вы только что пошли к ним за маслом и овощами. Вот что сделали с вами размещение правильных продуктов и перекрестные..

Вы когда-нибудь задумывались, почему товары размещаются таким образом в ваших местных продуктовых магазинах или супермаркетах? Основываясь на товарах, купленных в вашей корзине, как интернет-магазины предлагают другие товары, делающие ваш опыт покупок в Интернете доступным? Как интернет-магазины увеличивают продажи, предлагая акции / скидки и купоны? Что ж, мы можем получить все эти сведения с помощью анализа корзины рынка с помощью алгоритма Apriori, который внутренне работает с..

Использование ассоциативного интеллектуального анализа данных и априорного алгоритма Введение В последнее время все мы стали больше делать покупки на сайтах электронной коммерции, вероятно, из-за ограничений, введенных в большинстве стран мира. Вы, должно быть, заметили функцию дополнительных продаж под названием « часто покупают вместе » на большинстве этих сайтов, например на Amazon, где она предсказывает, какие товары будут уместны вместе с товар, который вы только что..