Wat is market-basketanalyse?

Market Basket Analysis in Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Een winkelindeling kiezen

Deze afbeelding toont een boekwinkelindeling waar de secties fictie en biografie samen staan, en poëzie en geschiedenis samen staan.

Deze afbeelding toont een boekwinkelindeling waar de secties fictie en poëzie samen staan, en biografie en geschiedenis samen staan.

Transactiedata verkennen

TID	Transactie
1	biografie, geschiedenis
2	fictie
3	biografie, poëzie
4	fictie, geschiedenis
5	biografie
...	...
75000	fictie, poëzie

TID = unieke ID per transactie.

Transactie = set unieke items die samen gekocht zijn.

Wat is market-basketanalyse?

Vind producten die vaak samen gekocht worden.
- Biografie en geschiedenis
- Fictie en poëzie
Maak aanbevelingen op basis hiervan.
- Zet biografie en geschiedenis bij elkaar.
- Houd fictie en geschiedenis apart.

Toepassingen van market-basketanalyse

Bouw een Netflix-achtige aanbevelingsengine.
Verbeter productaanbevelingen in een webshop.
Cross-sell in retail.
Verbeter voorraadbeheer.
Upsell producten.

Market-basketanalyse gebruiken

TID	Transactie
11	fictie, biografie
12	fictie, biografie
13	geschiedenis, biografie
...	...
19	fictie, biografie
20	fictie, biografie
...	...

Market-basketanalyse
- Maak associatieregels
- Vind items die vaak samen gekocht worden
Associatieregels
- {antecedent} $\rightarrow$ {consequent}
  - {fictie} $\rightarrow$ {biografie}

Data laden

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

Voor een opfrisser, zie de Pandas Cheat Sheet.

Transacties opbouwen

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

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

Itemsets tellen

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

['biography', 'history']

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

Een aanbeveling doen

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

Deze afbeelding toont een boekwinkelindeling waar de secties fictie en poëzie samen staan, en biografie en geschiedenis samen staan.

Laten we oefenen!

Market Basket Analysis in Python