거래 요약

R로 배우는 Market Basket Analysis

Christopher Bruffaerts

Statistician

장바구니 분석의 핵심 포인트

장바구니 분석

금액이 아닌 품목에 집중합니다.
즉, 고객의 장바구니에 무엇이 있습니까?

one_grocery_basket

주요 지표

  • Support
  • Confidence
  • Lift

주의 사항

도출된 규칙 수가 매우 클 수 있습니다.
모든 규칙을 확인·표시하지 말고, 항상 일부만 보거나 함수 head 또는 tail을 사용하십시오!

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Groceries 데이터셋

식료품점으로 돌아가기

Groceries

arules 패키지의 데이터셋

# Loading the arules package
library(arules)

# Loading the Groceries dataset
data(Groceries)

summary(Groceries)
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Groceries 요약

transactions as itemMatrix in sparse format with
 9835 rows (elements/itemsets/transactions) and
 169 columns (items) and a density of 0.02609146 

most frequent items:
      whole milk other vegetables       rolls/buns             soda           yogurt 
            2513             1903             1809             1715             1372 
         (Other) 
           34055 

element (itemset/transaction) length distribution:
sizes
   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16   17 
2159 1643 1299 1005  855  645  545  438  350  246  182  117   78   77   55   46   29 
  18   19   20   21   22   23   24   26   27   28   29   32 
  14   14    9   11    4    6    1    1    1    1    3    1 

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  1.000   2.000   3.000   4.409   6.000  32.000 

includes extended item information - examples:
       labels  level2           level1
1 frankfurter sausage meat and sausage
2     sausage sausage meat and sausage
3  liver loaf sausage meat and sausage
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Groceries의 밀도

# Plotting a sample of 200 transactions
image(sample(Groceries, 200))

image_groceries_200

1 항목 행렬의 밀도는 2.6%입니다.
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인기/비인기 품목

가장 인기 있는 품목

itemFrequencyPlot(Groceries,type="relative",
                  topN=10,horiz=TRUE,col='steelblue3')

itemFreqPlot_groceries

가장 덜 인기 있는 품목

par(mar=c(2,10,2,2), mfrow=c(1,1))
barplot(sort(table(unlist(LIST(Groceries))))[1:10],
        horiz = TRUE,las = 1,col='orange')

itemFreqPlot_groceries_leas

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인덱스로 교차표

분할표

# Contingency table
tbl = crossTable(Groceries)
tbl[1:4,1:4]

            frankfurter sausage liver loaf ham
frankfurter         580      99          7  25
sausage              99     924         10  49
liver loaf            7      10         50   3
ham                  25      49          3 256

정렬된 분할표

# Sorted contingency table
tbl = crossTable(Groceries, sort = TRUE)
tbl[1:4,1:4]

                whole milk other vegetables rolls/buns soda
whole milk             2513              736        557  394
other vegetables        736             1903        419  322
rolls/buns              557              419       1809  377
soda                    394              322        377 1715
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항목명으로 교차표

분할표

# Counts
tbl['whole milk','flour']

[1] 83

# Chi-square test
crossTable(Groceries, measure='chi')['whole milk', 'flour']

[1] 0.003595389

다른 지표로 본 분할표

crossTable(Groceries, measure='lift',sort=T)[1:4,1:4]

                 whole milk other vegetables rolls/buns      soda   
whole milk               NA        1.5136341   1.205032 1.571735
other vegetables  1.5136341               NA   1.197047 0.9703476 
rolls/buns        1.2050318        1.1970465         NA 1.1951242 
soda              0.8991124        0.9703476   1.195124        NA
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MovieLens 데이터셋

MovieLens: 사용자가 볼 영화를 추천하는 웹 기반 추천 시스템.

movielens

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