After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Apa kesamaan antara rekomendasi produk Amazon dan saran film Netflix? Keduanya mengandalkan Analisis Market Basket, alat yang ampuh untuk menerjemahkan sejumlah besar data transaksi dan tontonan pelanggan menjadi aturan sederhana untuk promosi dan rekomendasi produk. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara melakukan Analisis Market Basket menggunakan algoritma Apriori, metrik standar dan kustom, aturan asosiasi, agregasi dan pruning, serta visualisasi. Anda kemudian akan memperkuat keterampilan baru ini melalui latihan interaktif, dengan membangun rekomendasi untuk sebuah toko kelontong kecil, perpustakaan, penjual e-book, peritel hadiah unik, dan layanan streaming film. Dalam prosesnya, Anda akan mengungkap wawasan tersembunyi untuk meningkatkan rekomendasi bagi pelanggan.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pengantar Analisis Market Basket
Pada bab ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar Analisis Market Basket: aturan asosiasi, metrik, dan pruning. Anda kemudian akan menerapkan konsep-konsep ini untuk membantu sebuah toko kelontong kecil meningkatkan upaya promosi dan penataan produk.
- Apa itu Market Basket Analysis?50 XP
- Dasar-dasar market basket analysis50 XP
- Penjualan silang produk100 XP
- Mengidentifikasi aturan asosiasi50 XP
- Anteseden dan konsekuen berganda100 XP
- Menyiapkan data untuk market basket analysis100 XP
- Menghasilkan association rules100 XP
- Metrik yang paling sederhana50 XP
- One-hot encoding data transaksi100 XP
- Menghitung metrik support100 XP
2
Aturan Asosiasi
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.
3
Agregasi dan Pruning
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.
4
Memvisualisasikan Aturan
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.
Analisis Market Basket dengan Python
Kursus
Selesai
