Analisis Market Basket dengan Python

Aturan asosiasi memberi tahu kita bahwa dua atau lebih item saling terkait. Metrik memungkinkan kita mengukur kegunaan hubungan tersebut. Pada bab ini, Anda akan menerapkan enam metrik untuk mengevaluasi aturan asosiasi: support, confidence, lift, conviction, leverage, dan metrik Zhang. Anda kemudian akan menggunakan aturan asosiasi dan metrik untuk membantu sebuah perpustakaan dan penjual e-book.

Masalah mendasar dalam Analisis Market Basket adalah menentukan cara menerjemahkan sejumlah besar keputusan pelanggan menjadi sejumlah kecil aturan yang berguna. Proses ini biasanya dimulai dengan penerapan algoritma Apriori dan melibatkan strategi tambahan, seperti pruning dan agregasi. Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan metode-metode tersebut dan pada akhirnya menerapkannya dalam latihan untuk membantu peritel memilih tata letak toko fisik dan melakukan promosi silang produk.

Pada bab terakhir ini, Anda akan mempelajari bagaimana visualisasi digunakan untuk memandu proses pruning dan merangkum hasil akhir, yang biasanya berupa himpunan item atau aturan. Anda akan menguasai tiga visualisasi yang paling berguna — heatmap, scatterplot, dan parallel coordinates plot — dan menerapkannya untuk membantu sebuah layanan streaming film.