Memaksimalkan market basket analysis
Analisis Keranjang Belanja di R
Christopher Bruffaerts
Statistician
Market basket dalam praktik
Memahami pelanggan/pengguna
- Ketahui item yang sering dibeli bersama
- Ekstrak kumpulan aturan
- Infrensikan hubungan antar-item
Langkah lanjut untuk MBA
- Tambahkan info pelanggan/pengguna
- Segmentasikan (klaster) pelanggan menurut preferensi
Rekomendasi untuk pelanggan/pengguna
- Offline: tempatkan item yang sering dibeli bersama berdekatan di toko.
- Online: tampilkan item terkait di halaman yang sama, satu klik jauhnya.
Apa yang memengaruhi yogurt?
Yogurt sebagai konsekuen
# Extract rules with Yogurt on the right side
yogurt_rules_rhs = apriori(Groceries, parameter = list(supp = 0.001,conf = 0.8),
appearance = list(default = "lhs",rhs = "yogurt"))
# Find first rules with highest 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
Apa yang dipengaruhi yogurt?
Yogurt sebagai anteseden
# Extract rules with Yogurt on the left side
yogurt_rules_lhs = apriori(Groceries, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.8, minlen = 2),
appearance = list(default = "rhs",lhs = "yogurt"))
# Summary of rules
summary(yogurt_rules_lhs)
set of 0 rules
Mari cari rekomendasi film!
Analisis Keranjang Belanja di R
