ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
Amazon के प्रोडक्ट रिकमेंडेशन और Netflix की मूवी सजेशन में क्या समान है? दोनों Market Basket Analysis पर निर्भर हैं, जो ग्राहकों के बड़े पैमाने के ट्रांज़ैक्शन और व्यूइंग डेटा को प्रोडक्ट प्रमोशन और रिकमेंडेशन के लिए आसान नियमों में बदलने का एक शक्तिशाली टूल है। इस कोर्स में, आप Apriori एल्गोरिदम, स्टैंडर्ड और कस्टम मैट्रिक्स, एसोसिएशन रूल्स, एग्रीगेशन और प्रूनिंग, और विज़ुअलाइज़ेशन का इस्तेमाल करके Market Basket Analysis करना सीखेंगे। इसके बाद आप इंटरएक्टिव अभ्यासों के ज़रिए अपने नए कौशलों को मज़बूत करेंगे—एक छोटे ग्रॉसरी स्टोर, एक लाइब्रेरी, एक ई-बुक सेलर, एक नॉवेल्टी गिफ्ट रिटेलर, और एक मूवी स्ट्रीमिंग सर्विस के लिए रिकमेंडेशन बनाकर। इस प्रक्रिया में, आप छुपी हुई इनसाइट्स खोजेंगे ताकि ग्राहकों के लिए रिकमेंडेशन बेहतर हो सकें।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
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Market Basket Analysis का परिचय
इस चैप्टर में, आप Market Basket Analysis की बुनियादी बातें सीखेंगे: एसोसिएशन रूल्स, मैट्रिक्स, और प्रूनिंग। फिर आप इन कॉन्सेप्ट्स को लागू करेंगे ताकि एक छोटे ग्रॉसरी स्टोर की प्रमोशनल रणनीतियाँ और प्रोडक्ट प्लेसमेंट बेहतर हो सके।
- मार्केट बास्केट एनालिसिस क्या है?50 XP
- Market Basket Analysis की बुनियाद50 XP
- क्रॉस-सेलिंग प्रोडक्ट्स100 XP
- एसोसिएशन रूल्स की पहचान50 XP
- एक से अधिक antecedents और consequents100 XP
- मार्केट बास्केट एनालिसिस के लिए डेटा तैयार करना100 XP
- Association rules जनरेट करना100 XP
- सबसे सरल मेट्रिक50 XP
- ट्रांज़ैक्शन डेटा का वन-हॉट एन्कोडिंग100 XP
- सपोर्ट मेट्रिक की गणना100 XP
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Association Rules
एसोसिएशन रूल्स बताते हैं कि दो या अधिक आइटम आपस में संबंधित हैं। मैट्रिक्स हमें इन संबंधों की उपयोगिता को मापने देते हैं। इस चैप्टर में, आप छह मैट्रिक्स लागू करेंगे ताकि एसोसिएशन रूल्स का मूल्यांकन कर सकें: सप्लाई, कॉन्फिडेंस, लिफ्ट, कन्विक्शन, लेवरेज, और Zhang का मैट्रिक। इसके बाद आप एसोसिएशन रूल्स और मैट्रिक्स का इस्तेमाल एक लाइब्रेरी और एक ई-बुक सेलर की मदद के लिए करेंगे।
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Aggregation और Pruning
Market Basket Analysis की मूल चुनौती है यह तय करना कि ग्राहकों के असंख्य फैसलों को कुछ उपयोगी नियमों में कैसे बदला जाए। यह प्रक्रिया आम तौर पर Apriori एल्गोरिदम से शुरू होती है और इसमें प्रूनिंग और एग्रीगेशन जैसी अतिरिक्त रणनीतियाँ शामिल होती हैं। इस चैप्टर में, आप इन तरीकों का उपयोग करना सीखेंगे और अंततः उन अभ्यासों में इन्हें लागू करेंगे जहाँ आप एक रिटेलर को स्टोर लेआउट चुनने और प्रोडक्ट क्रॉस-प्रमोशन्स करने में सहायता करेंगे।
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Rules का विज़ुअलाइज़ेशन
इस अंतिम चैप्टर में, आप सीखेंगे कि विज़ुअलाइज़ेशन प्रूनिंग प्रक्रिया को कैसे दिशा देते हैं और अंतिम परिणामों का सार कैसे प्रस्तुत करते हैं, जो आमतौर पर आइटमसेट्स या रूल्स के रूप में होते हैं। आप तीन सबसे उपयोगी विज़ुअलाइज़ेशन—हीटमैप्स, स्कैटरप्लॉट्स, और पैरालेल कोऑर्डिनेट्स प्लॉट्स—में महारत हासिल करेंगे और उन्हें एक मूवी स्ट्रीमिंग सर्विस की सहायता के लिए लागू करेंगे।
Python में Market Basket Analysis
कोर्स
पूर्ण
