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コース説明
Amazon の商品レコメンドや Netflix の映画おすすめに共通するものは何でしょうか？ どちらもマーケットバスケット分析に基づいています。これは、膨大な顧客の購買・視聴データを、プロモーションやレコメンドに使えるシンプルなルールへと変換する強力な手法です。このコースでは、Apriori アルゴリズム、標準およびカスタム指標、アソシエーションルール、集約と枝刈り、可視化を用いたマーケットバスケット分析の実践方法を学びます。さらに、対話型演習を通じて、小規模な食料品店、図書館、電子書籍販売、雑貨小売、動画配信サービスのためのレコメンドを構築し、習得したスキルを定着させます。その過程で、より良いレコメンドにつながる隠れた示唆を発見していきます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
マーケットバスケット分析入門
この章では、マーケットバスケット分析の基礎であるアソシエーションルール、指標、枝刈りを学びます。続いて、これらの概念を実践し、小さな食料品店のプロモーションや商品配置の改善に役立てます。
2
アソシエーションルール
アソシエーションルールは、2 つ以上のアイテムに関連があることを示します。指標は、その関連の有用性を定量化するためのものです。この章では、アソシエーションルールを評価する 6 つの指標（支持度、確信度、リフト、コンビクション、レバレッジ、Zhang の指標）を適用します。さらに、アソシエーションルールと指標を用いて、図書館と電子書籍販売を支援します。
3
集約と枝刈り
マーケットバスケット分析の根本的な課題は、膨大な顧客の意思決定を、少数の有用なルールへと落とし込む方法を見つけることです。一般に、このプロセスは Apriori アルゴリズムの適用から始まり、枝刈りや集約などの追加手法も用います。この章では、これらの方法の使い方を学び、最終的に小売業者の実店舗レイアウトの選定やクロスプロモーションの実施を支援する演習に取り組みます。
4
ルールの可視化
最終章では、可視化が枝刈りの判断を助け、最終結果（通常はアイテム集合やルールの形）を要約するためにどのように使われるかを学びます。特に有用な 3 つの可視化であるヒートマップ、散布図、パラレル座標プロットを身につけ、動画配信サービスの支援に活用します。
Python で学ぶマーケットバスケット分析
コース修了
