Aproveitando ao máximo a análise de cesta de compras
Análise de Cesta de Compras em R
Christopher Bruffaerts
Statistician
Cesta de compras na prática
Entendendo clientes/usuários
- Entender quais itens são comprados em conjunto
- Extrair conjuntos de regras
- Inferir relações entre itens
O passo extra no MBA
- Adicionar informações de cliente/usuário
- Segmentar (agrupar) clientes por preferências
Recomendações para clientes/usuários
- Mundo offline: posicionar itens estrategicamente na loja para que itens comprados juntos fiquem próximos.
- Mundo online: exibir itens relacionados na mesma página, a um clique de distância.
O que influenciou o iogurte?
Iogurte como consequente
# Extrair regras com Yogurt no lado direito
yogurt_rules_rhs = apriori(Groceries, parameter = list(supp = 0.001,conf = 0.8),
appearance = list(default = "lhs",rhs = "yogurt"))
# Encontrar primeiro as regras com maior lift
inspect(head(sort(yogurt_rules_rhs, by="lift")))
lhs rhs support confidence lift count
[1] {root vegetables,butter,cream cheese } => {yogurt} 0.001016777 0.9090909 6.516698 10
[2] {tropical fruit,whole milk,butter,sliced cheese} => {yogurt} 0.001016777 0.9090909 6.516698 10
[3] {other vegetables,curd,whipped/sour cream,cream cheese } => {yogurt} 0.001016777 0.9090909 6.516698 10
[4] {tropical fruit,other vegetables,butter,white bread} => {yogurt} 0.001016777 0.9090909 6.516698 10
[5] {sausage,pip fruit,sliced cheese} => {yogurt} 0.001220132 0.8571429 6.144315 12
[6] {tropical fruit,whole milk,butter,curd} => {yogurt} 0.001220132 0.8571429 6.144315 12
O que o iogurte influenciou?
Iogurte como antecedente
# Extrair regras com Yogurt no lado esquerdo
yogurt_rules_lhs = apriori(Groceries, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.8, minlen = 2),
appearance = list(default = "rhs",lhs = "yogurt"))
# Resumo das regras
summary(yogurt_rules_lhs)
set of 0 rules
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Análise de Cesta de Compras em R
