¿Qué es el análisis de cesta?

Análisis de cesta de la compra en Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Elegir un plano de librería

 

Esta imagen muestra un plano de librería donde las secciones de ficción y biografía están juntas, y poesía e historia están juntas.

 

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Análisis de cesta de la compra en Python

Explorar datos de transacciones

TID Transacción
1 biografía, historia
2 ficción
3 biografía, poesía
4 ficción, historia
5 biografía
... ...
75000 ficción, poesía

 

  • TID = ID único de cada transacción.

 

  • Transacción = conjunto de artículos únicos comprados juntos.
Análisis de cesta de la compra en Python

¿Qué es el análisis de cesta?

  1. Identificar productos comprados juntos con frecuencia.

    • Biografía e historia
    • Ficción y poesía

  2. Crear recomendaciones basadas en esto.

    • Colocar juntas las secciones de biografía e historia.
    • Mantener separadas ficción e historia.
Análisis de cesta de la compra en Python

Casos de uso del análisis de cesta

  1. Crear un motor de recomendaciones tipo Netflix.
  2. Mejorar recomendaciones en un e-commerce.
  3. Venta cruzada en retail.
  4. Mejorar la gestión de inventario.
  5. Incrementar ventas con upselling.
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Usar el análisis de cesta

TID Transacción
11 ficción, biografía
12 ficción, biografía
13 historia, biografía
... ...
19 ficción, biografía
20 ficción, biografía
... ...
  • Análisis de cesta
    • Construir reglas de asociación
    • Identificar artículos comprados juntos con frecuencia
  • Reglas de asociación
    • {antecedente} $\rightarrow$ {consecuente}
      • {ficción} $\rightarrow$ {biografía}
Análisis de cesta de la compra en Python

Cargar los datos

import pandas as pd

# Load transactions from pandas.
books = pd.read_csv("datasets/bookstore.csv")

# Print the header
print(books.head(2))

TID         Transaction                 
0    biography, history
1               fiction

Para repasar, consulta la Pandas Cheat Sheet.

Análisis de cesta de la compra en Python

Crear transacciones

 

# Split transaction strings into lists.
transactions = books['Transaction'].apply(lambda t: t.split(','))

# Convert DataFrame into list of strings.
transactions = list(transactions)
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Contar los itemsets

# Print the first transaction.
print(transactions[0])

['biography', 'history']

# Count the number of transactions that contain biography and fiction.
transactions.count(['biography', 'fiction'])

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Hacer una recomendación

# Count the number of transactions that contain fiction and poetry.
transactions.count(['fiction', 'poetry'])

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Esta imagen muestra un plano de librería donde las secciones de ficción y poesía están juntas, y biografía e historia están juntas.

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¡Vamos a practicar!

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