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コース説明
前回スーパーに行ったとき、買い物かごには何が入っていましたか？スパゲッティとトマト、ハムとパイナップルのように、購入した商品同士に関係はありましたか？オンラインでもオフラインでも、小売業者は何百万もの顧客のバスケット情報を用いて、商品間の関連性を分析し、アソシエーションルールで洞察を引き出します。このコースでは、商品同士の関連度を定量化するために、マーケットバスケット分析を使って見えにくいつながりを発見し、有用で示唆に富むルールを可視化します。最後に、映画のデータセットで学んだ内容を実践し、どの映画が一緒に観られるかを予測して、ユーザー向けにパーソナライズされた映画レコメンデーションを作成します。
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の基礎
あなたのバスケットには何が入っていますか？この最初の章では、マーケットバスケット分析（MBA）を使ってバスケットの中身を調べ、アイテムセットを深掘りすることで、顧客をよりよく理解し、そのニーズを予測する方法を学びます。tidyverse と dplyr を使って、与えられたアイテム集合からいくつのバスケットが作成できるかを確認し、オンライン・オフラインのショッピング、さらには小売以外のユースケースでも役立つマーケットバスケット分析の強みを身につけます。
2
マーケットバスケット分析の指標と手法
この章では、トランザクションデータセットをバスケット形式に変換し、Apriori アルゴリズムで分析できるように準備します。次に、マーケットバスケット分析の主要な3つの指標である support、confidence、lift を紹介し、Apriori アルゴリズムを使ってトランザクションデータからルールを抽出します。最後に、arules パッケージを用いてバスケットルールを取得し、最も有益で関連性の高いルールを見つける方法を探ります。
3
マーケットバスケット分析の可視化
さあ、可視化していきましょう。この章では、これまでに抽出したルール集合を視覚的に確認します。マーケットバスケット分析では、大量のルールを扱うことが多いため、可視化は不可欠です。arulesViz パッケージを使って、棒グラフ、散布図、グラフを作成し、導出されたルール集合を可視化します。さらに、複数のプロットをインタラクティブなプロットに変換し、発見されたアソシエーションルールをより深く探索しやすくします。
4
ケーススタディ：映画で学ぶマーケットバスケット
映画の世界へようこそ。最終章では、映画のデータセットを使って、学んだすべてを実践します。マーケットバスケット分析を用いて、このデータセットを映画レコメンデーションシステムに変換し、映画のトランザクション情報から、視聴者が次に観たくなる作品を理解・予測します。
R
Rで学ぶマーケットバスケット分析
コース修了
