Analyse de panier en R

Dans ce chapitre, vous convertirez des jeux de données transactionnels en format panier, prêts pour l’analyse avec l’algorithme Apriori. Vous serez ensuite présenté aux trois principales mesures de l’analyse de panier : support, confiance et lift, avant de passer à la pratique avec Apriori pour extraire des règles d’un jeu de données transactionnel. Enfin, vous explorerez comment le package arules est utilisé pour l’analyse de panier afin de récupérer des règles et vous aider à identifier les plus informatives et pertinentes.

Place aux visuels. Dans ce chapitre, vous examinerez visuellement l’ensemble des règles que vous avez extraites auparavant. Les visualisations sont essentielles en analyse de panier, car vous traitez souvent de grands ensembles de règles. Vous utiliserez le package arulesViz pour créer des diagrammes en barres, des nuages de points et des graphes afin de visualiser vos ensembles de règles inférées. Vous transformerez ensuite ces graphiques en versions interactives, ce qui facilite l’exploration détaillée des règles d’association extraites.

Cap sur le cinéma. Dans ce dernier chapitre, vous appliquerez l’ensemble de vos acquis sur un jeu de données de films. Grâce à l’analyse de panier, vous transformerez ce jeu de données en un système de recommandation de films, en exploitant les transactions pour comprendre et prédire ce que votre audience pourrait vouloir regarder ensuite.