Jak najlepiej wykorzystać analizę koszyka zakupów
Analiza koszyka zakupowego w R
Christopher Bruffaerts
Statistician
Analiza koszyka zakupów w praktyce
Rozumienie klientów/użytkowników
- Identyfikacja produktów kupowanych razem
- Wyodrębnianie zbiorów reguł
- Wnioskowanie o relacjach między produktami
Dalsze kroki w analizie MBA
- Dodanie informacji o klientach/użytkownikach
- Segmentacja (klasteryzacja) klientów według preferencji
Rekomendacje dla klientów/użytkowników
- Świat offline: strategiczne rozmieszczanie produktów kupowanych razem w bliskim sąsiedztwie.
- Świat online: prezentowanie powiązanych produktów na tej samej stronie, w zasięgu jednego kliknięcia.
Co wpłynęło na zakup jogurtu?
Jogurt jako następnik
# 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
Na co wpłynął zakup jogurtu?
Jogurt jako poprzednik
# 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
Znajdźmy rekomendacje filmów!
Analiza koszyka zakupowego w R
