Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
La última vez que fuiste al supermercado, ¿qué había en tu cesta? ¿Había relación entre los productos que compraste, como espaguetis y tomates o jamón y piña? Tanto online como offline, los comercios utilizan la información de millones de cestas de clientes para analizar asociaciones entre artículos y extraer conclusiones mediante reglas de asociación.Para ayudarte a cuantificar el grado de asociación entre artículos, usarás el análisis de cestas de la compra para descubrir conexiones que no se ven a simple vista y visualizar reglas relevantes y útiles. Después pondrás en práctica lo aprendido con un conjunto de datos de películas, donde predecirás qué películas se ven juntas para crear recomendaciones personalizadas para los usuarios.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción al análisis de cestas de la compra
¿Qué hay en tu cesta? En este primer capítulo, aprenderás cómo el análisis de cestas de la compra (MBA) puede usarse para explorar cestas y profundizar en los conjuntos de artículos para entender mejor a los clientes y anticipar sus necesidades. Con tidyverse y dplyr descubrirás cuántas cestas pueden crearse a partir de un conjunto de artículos dado y conocerás el potencial del análisis de cestas de la compra para compras online, compras en tienda y casos de uso más allá del retail.
- Introducción al market basket50 XP
- Cestas y artículos50 XP
- Cesta individual100 XP
- ¿Qué hay en la cesta?100 XP
- Combinaciones de artículos50 XP
- Número de cestas posibles100 XP
- Subconjuntos y superconjuntos50 XP
- Representa el número de cestas posibles100 XP
- ¿Qué es el análisis de cestas de la compra?50 XP
- Dos cestas100 XP
- Varios carritos100 XP
- Analizando artículos específicos100 XP
2
Métricas y técnicas en el análisis de cestas de la compra
En este capítulo, convertirás conjuntos de datos transaccionales a un formato de cesta, listo para analizarlos con el algoritmo Apriori. A continuación, conocerás las tres métricas principales del análisis de cestas de la compra: soporte, confianza y lift, antes de trabajar directamente con el algoritmo Apriori para extraer reglas de un conjunto de datos transaccional. Por último, explorarás cómo se utiliza el paquete arules en el análisis de cestas de la compra para recuperar reglas y ayudarte a encontrar las más informativas y relevantes.
3
Visualización en el análisis de cestas de la compra
Vamos a visualizar. En este capítulo, inspeccionarás visualmente el conjunto de reglas que has extraído previamente. Las visualizaciones en el análisis de cestas de la compra son esenciales, ya que a menudo trabajas con grandes conjuntos de reglas extraídas. Usarás el paquete arulesViz para crear diagramas de barras, diagramas de dispersión y grafos que te permitan visualizar tus conjuntos de reglas inferidas. Luego convertirás estos gráficos en versiones interactivas, lo que facilita profundizar en las reglas de asociación obtenidas.
4
Estudio de caso: cesta de la compra con películas
Nos vamos al cine. En este capítulo final, aplicarás todo lo aprendido trabajando con un conjunto de datos de películas. Mediante el análisis de cestas de la compra transformarás este conjunto en un sistema de recomendación de películas, utilizando información de transacciones de películas para entender y predecir qué podría querer ver tu audiencia a continuación.
R
Análisis de cestas de la compra en R
Curso
completado
