Visualiser les métriques

Analyse des paniers d'achats en R

Christopher Bruffaerts

Statistician

Tableau interactif avec métriques

Règles du supermarché

library(arules)
rules = apriori(data_trx, 
                parameter = list(
                  supp = 3/7, conf=0.6, minlen=2)
                )
inspect(rules)

Tableau interactif

library(arulesViz)
inspectDT(rules)

Tableau HTML

inspect_DT_rule

Introduction aux nuages de points

Inspection des règles

inspect(rules)

    lhs         rhs      support   confidence lift      count
[1] {Bread}  => {Butter} 0.4285714 1.0000000  1.1666667 3    
[2] {Cheese} => {Wine}   0.4285714 0.7500000  1.0500000 3    
[3] {Wine}   => {Cheese} 0.4285714 0.6000000  1.0500000 3    
[4] {Cheese} => {Butter} 0.4285714 0.7500000  0.8750000 3    
[5] {Wine}   => {Butter} 0.5714286 0.8000000  0.9333333 4    
[6] {Butter} => {Wine}   0.5714286 0.6666667  0.9333333 4

Nuage de points avec arulesViz

plot(rules)

scatter_grocery

Tracés arules flexibles

Options du tracé

plot(rulesObject, measure, shading, method)

rulesObject : l'objet de règles à tracer
measure : mesures d'intérêt des règles (support, confiance, lift, …)
shading : mesure utilisée pour la couleur des points.
method : méthode de visualisation ("scatterplot", "matrix", "two-key plot", "matrix3D")

Exemple

plot(rules, measure = c("confidence", "lift"),
     shading = "support",
     method = "scatterplot")

scatter_grocery_plot

Autres tracés arules

Graphique two-key

plot(rules, method = "two-key plot")

two_key_plot

Appliquer de la gigue à vos tracés

Sans gigue

plot(rules, method = "two-key plot")

two_key_plot

Avec gigue

plot(rules, method = "two-key plot",jitter = 2)

two_key_plot_jitter

Tracés arules interactifs

Règles interactives

plot(rules, engine = "plotly")

De statique à interactif

rules_plotly

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