Cos'è la market basket analysis?

Analisi del carrello in Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Scegliere un layout per la libreria

Questa immagine mostra il layout di una libreria con le sezioni narrativa e biografia raggruppate, e poesia e storia raggruppate.

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Esplorare i dati delle transazioni

TID	Transazione
1	biografia, storia
2	narrativa
3	biografia, poesia
4	narrativa, storia
5	biografia
...	...
75000	narrativa, poesia

TID = ID univoco associato a ogni transazione.

Transazione = insieme di articoli unici acquistati insieme.

Cos'è la market basket analysis?

Individua i prodotti spesso acquistati insieme.
- Biografia e storia
- Narrativa e poesia
Crea raccomandazioni basate su questi risultati.
- Metti vicine le sezioni biografia e storia.
- Tieni separate narrativa e storia.

Casi d'uso della market basket analysis

Creare un motore di raccomandazioni in stile Netflix.
Migliorare i consigli prodotti in un e-commerce.
Cross-sell in negozio.
Migliorare la gestione dell'inventario.
Fare upsell.

Usare la market basket analysis

TID	Transazione
11	narrativa, biografia
12	narrativa, biografia
13	storia, biografia
...	...
19	narrativa, biografia
20	narrativa, biografia
...	...

Market basket analysis
- Costruisce regole di associazione
- Trova articoli spesso acquistati insieme
Regole di associazione
- {antecedente} $\rightarrow$ {conseguente}
  - {narrativa} $\rightarrow$ {biografia}

Caricare i dati

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

Per un ripasso, vedi il Pandas Cheat Sheet.

Creare le transazioni

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

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

Contare gli itemset

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

['biography', 'history']

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

Dare una raccomandazione

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

Questa immagine mostra il layout di una libreria con le sezioni narrativa e poesia raggruppate, e biografia e storia raggruppate.

Passiamo alla pratica !

Analisi del carrello in Python