Visualizando métricas

Análise de Cesta de Compras em R

Christopher Bruffaerts

Statistician

Tabela interativa com métricas

Regras do supermercado

library(arules)
rules = apriori(data_trx, 
                parameter = list(
                  supp = 3/7, conf=0.6, minlen=2)
                )
inspect(rules)

Tabela interativa

library(arulesViz)
inspectDT(rules)

Tabela HTML

inspect_DT_rule

Introdução a gráficos de dispersão

Inspeção das regras

inspect(rules)

    lhs         rhs      support   confidence lift      count
[1] {Bread}  => {Butter} 0.4285714 1.0000000  1.1666667 3    
[2] {Cheese} => {Wine}   0.4285714 0.7500000  1.0500000 3    
[3] {Wine}   => {Cheese} 0.4285714 0.6000000  1.0500000 3    
[4] {Cheese} => {Butter} 0.4285714 0.7500000  0.8750000 3    
[5] {Wine}   => {Butter} 0.5714286 0.8000000  0.9333333 4    
[6] {Butter} => {Wine}   0.5714286 0.6666667  0.9333333 4

Gráfico de dispersão do arulesViz

plot(rules)

scatter_grocery

Gráficos flexíveis do arules

Opções do gráfico

plot(rulesObject, measure, shading, method)

rulesObject: o objeto de regras a ser plotado
measure: Medidas de interesse da regra (Support, Confidence, lift,...)
shading: Medida usada para colorir os pontos.
method: Método de visualização ("scatterplot", "matrix", "two-key plot", "matrix3D")

Exemplo

plot(rules, measure = c("confidence", "lift"),
     shading = "support",
     method = "scatterplot")

scatter_grocery_plot

Outros gráficos do arules

Two-key plot

plot(rules, method = "two-key plot")

two_key_plot

Aplicando jittering aos gráficos

Sem jittering

plot(rules, method = "two-key plot")

two_key_plot

Com jittering

plot(rules, method = "two-key plot",jitter = 2)

two_key_plot_jitter

Gráficos interativos do arules

Regras interativas

plot(rules, engine = "plotly")

Do estático ao interativo

rules_plotly

Vamos visualizar métricas!

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