Qu'est-ce que l'analyse des paniers d'achats?

Analyse des paniers d'achat en Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Choisir l'aménagement d'une librairie

 

Cette image montre l'aménagement d'une librairie où les sections « fiction » et « biographie » sont groupées, et les sections « poésie » et « histoire » sont groupées.

 

Cette image montre l'aménagement d'une librairie où les sections « fiction » et « poésie » sont groupées, et les sections « biographie » et « histoire » sont groupées.

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Explorer les données de transaction

TID Transaction
1 biography, history
2 fiction
3 biography, poetry
4 fiction, history
5 biography
... ...
75000 fiction, poetry

 

  • TID = identifiant unique associé à chaque transaction.

 

  • Transaction = ensemble d'articles uniques achetés ensemble.
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Qu'est-ce que l'analyse des paniers d'achats?

  1. Repérer les produits souvent achetés ensemble.

    • Biography and history
    • Fiction and poetry

  2. Formuler des recommandations selon ces constats.

    • Placer ensemble les sections « biographie » et « histoire ».
    • Éloigner « fiction » et « histoire ».
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Cas d'usage de l'analyse des paniers d'achats

  1. Bâtir un moteur de recommandations à la Netflix.
  2. Améliorer les recommandations d'un site de commerce en ligne.
  3. Faire de la vente croisée en magasin.
  4. Optimiser la gestion des stocks.
  5. Faire de la montée en gamme.
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Utiliser l'analyse des paniers d'achats

TID Transaction
11 fiction, biography
12 fiction, biography
13 history, biography
... ...
19 fiction, biography
20 fiction, biography
... ...
  • Analyse des paniers d'achats
    • Construire des règles d'association
    • Repérer les articles souvent achetés ensemble
  • Règles d'association
    • {antécédent} $\rightarrow$ {conséquent}
      • {fiction} $\rightarrow$ {biography}
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Charger les données

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

Pour réviser, consultez l'antisèche Pandas : Pandas Cheat Sheet.

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Construire les transactions

 

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

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

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

['biography', 'history']

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

218
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Formuler une recommandation

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

5357

Cette image montre l'aménagement d'une librairie où les sections « fiction » et « poésie » sont groupées, et les sections « biographie » et « histoire » sont groupées.

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Passons à la pratique !

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