Analisi del carrello in Python

Le regole di associazione ci dicono che due o più articoli sono correlati. Le metriche ci permettono di quantificare l'utilità di queste relazioni. In questo capitolo applicherai sei metriche per valutare le regole di associazione: supporto, confidenza, lift, conviction, leverage e la metrica di Zhang. Userai quindi regole di associazione e metriche per aiutare una biblioteca e un venditore di e-book.

Il problema fondamentale della Market Basket Analysis è capire come tradurre enormi quantità di decisioni dei clienti in un numero ridotto di regole utili. Questo processo in genere inizia con l'applicazione dell'algoritmo Apriori e include ulteriori strategie, come la potatura e l'aggregazione. In questo capitolo imparerai a usare questi metodi e li applicherai in esercizi in cui aiuterai un rivenditore a scegliere il layout di un negozio fisico e a realizzare promozioni incrociate dei prodotti.

In questo capitolo finale imparerai come le visualizzazioni guidano il processo di potatura e riassumono i risultati finali, che in genere assumono la forma di insiemi di articoli o regole. Dominerai le tre visualizzazioni più utili — heatmap, scatter plot e grafici a coordinate parallele — e le applicherai per aiutare un servizio di streaming di film.