मार्केट बास्केट एनालिसिस क्या है?

Python में Market Basket Analysis

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

बुकस्टोर लेआउट चुनना

 

यह चित्र एक बुकस्टोर लेआउट दिखाता है जहाँ फिक्शन और बायोग्राफी सेक्शन साथ में हैं, और पोएट्री और हिस्ट्री सेक्शन साथ में हैं।

 

यह चित्र एक बुकस्टोर लेआउट दिखाता है जहाँ फिक्शन और पोएट्री सेक्शन साथ में हैं, और बायोग्राफी और हिस्ट्री सेक्शन साथ में हैं।

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ट्रांज़ैक्शन डेटा देखना

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

 

  • TID = हर ट्रांज़ैक्शन से जुड़ा यूनिक ID.

 

  • Transaction = साथ में खरीदी गई यूनिक आइटम्स का सेट.
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मार्केट बास्केट एनालिसिस क्या है?

  1. साथ में अक्सर खरीदे जाने वाले प्रोडक्ट पहचानें।

    • Biography और history
    • Fiction और poetry

  2. इन निष्कर्षों पर आधारित सिफारिशें बनाएं।

    • Biography और history सेक्शन साथ रखें।
    • Fiction और history को अलग रखें।
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मार्केट बास्केट एनालिसिस के उपयोग

  1. Netflix-स्टाइल रिकमेंडेशंस इंजन बनाएं.
  2. ई-कॉमर्स स्टोर पर प्रोडक्ट सिफारिशें बेहतर करें.
  3. रिटेल में क्रॉस-सेल करें.
  4. इन्वेंट्री मैनेजमेंट सुधारें.
  5. अपसेल करें.
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मार्केट बास्केट एनालिसिस का उपयोग

TID Transaction
11 fiction, biography
12 fiction, biography
13 history, biography
... ...
19 fiction, biography
20 fiction, biography
... ...
  • Market basket analysis
    • एसोसिएशन रूल्स बनाएं
    • साथ में अक्सर खरीदे गए आइटम पहचानें
  • Association rules
    • {antecedent} $\rightarrow$ {consequent}
      • {fiction} $\rightarrow$ {biography}
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डेटा लोड करना

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

दोहराने के लिए, Pandas Cheat Sheet देखें।

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ट्रांज़ैक्शन बनाना

 

# 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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आइटमसेट गिनना

# 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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एक सिफारिश देना

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

5357

यह चित्र एक बुकस्टोर लेआउट दिखाता है जहाँ फिक्शन और पोएट्री सेक्शन साथ में हैं, और बायोग्राफी और हिस्ट्री सेक्शन साथ में हैं।

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अभ्यास करते हैं!

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