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Kursbeschreibung
Was haben Amazons Produktempfehlungen und Netflix’ Filmvorschläge gemeinsam? Beide basieren auf Market Basket Analysis – einem starken Werkzeug, um große Mengen an Transaktions- und Nutzungsdaten in einfache Regeln für Produktpromotion und Empfehlungen zu übersetzen. In diesem Kurs lernst du, Market Basket Analysis mit dem Apriori-Algorithmus, standardisierten und benutzerdefinierten Metriken, Assoziationsregeln, Aggregation und Pruning sowie Visualisierung durchzuführen. Anschließend festigst du deine neuen Fähigkeiten in interaktiven Übungen und erstellst Empfehlungen für einen kleinen Lebensmittelladen, eine Bibliothek, einen E-Book-Händler, einen Geschenkartikelhändler und einen Film-Streaming-Dienst. Dabei deckst du verborgene Erkenntnisse auf, um Empfehlungen für Kundinnen und Kunden zu verbessern.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in die Market Basket Analysis
In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen der Market Basket Analysis: Assoziationsregeln, Metriken und Pruning. Danach wendest du diese Konzepte an, um einem kleinen Lebensmittelladen bei Promotionen und der Produktplatzierung zu helfen.
- Was ist Market-Basket-Analyse?50 XP
- Die Grundlagen der Market Basket Analysis50 XP
- Cross-Selling von Produkten100 XP
- Assoziationsregeln erkennen50 XP
- Mehrere Antezedenten und Konsequenzen100 XP
- Daten für Market Basket Analysis vorbereiten100 XP
- Assoziationsregeln erzeugen100 XP
- Die einfachste Kennzahl50 XP
- Transaktionsdaten One-Hot encodieren100 XP
- Den Support-Metrik berechnen100 XP
2
Assoziationsregeln
Assoziationsregeln zeigen, dass zwei oder mehr Artikel miteinander in Beziehung stehen. Metriken helfen uns, den Nutzen dieser Beziehungen zu quantifizieren. In diesem Kapitel wendest du sechs Metriken zur Bewertung von Assoziationsregeln an: Support, Confidence, Lift, Conviction, Leverage und Zhangs Metrik. Anschließend nutzt du Assoziationsregeln und Metriken, um eine Bibliothek und einen E-Book-Händler zu unterstützen.
3
Aggregation und Pruning
Das grundlegende Problem der Market Basket Analysis besteht darin, riesige Mengen an Kundenentscheidungen in eine kleine Anzahl nützlicher Regeln zu überführen. Dieser Prozess beginnt typischerweise mit dem Apriori-Algorithmus und umfasst zusätzliche Strategien wie Pruning und Aggregation. In diesem Kapitel lernst du, wie du diese Methoden einsetzt, und wendest sie schließlich in Übungen an, in denen du einen Händler bei der Auswahl eines Ladenlayouts und bei produktübergreifenden Promotionen unterstützt.
4
Regeln visualisieren
In diesem letzten Kapitel lernst du, wie Visualisierungen den Pruning-Prozess unterstützen und Endergebnisse zusammenfassen, die typischerweise als Itemsets oder Regeln vorliegen. Du beherrschst danach die drei wichtigsten Visualisierungen – Heatmaps, Scatterplots und Parallelkoordinaten-Diagramme – und wendest sie an, um einen Film-Streaming-Dienst zu unterstützen.
Market Basket Analysis in Python
Kurs
abgeschlossen
