Build your ultimate AI agent
코스 설명
Amazon의 상품 추천과 Netflix의 영화 추천에는 어떤 공통점이 있을까요? 두 시스템 모두 Market Basket Analysis에 기반해, 방대한 고객 거래 및 시청 데이터를 상품 프로모션과 추천에 활용할 수 있는 간단한 규칙으로 변환합니다. 이 강의에서는 Apriori 알고리즘, 표준 및 사용자 지정 지표, 연관 규칙, 집계와 가지치기, 시각화를 활용해 Market Basket Analysis를 수행하는 방법을 배웁니다. 이어서 대화형 연습을 통해 소형 식료품점, 도서관, 전자책 판매사, 기프트 소매점, 영화 스트리밍 서비스에 대한 추천을 만들어 보며 실습합니다. 이 과정에서 고객 추천을 개선하는 데 유용한 숨은 인사이트도 발견하게 될 거예요.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Market Basket Analysis 소개
이 장에서는 Market Basket Analysis의 기본인 연관 규칙, 지표, 가지치기를 학습합니다. 그런 다음 이 개념들을 적용해 소형 식료품점의 프로모션과 상품 진열 전략을 개선하는 방법을 살펴봅니다.
2
연관 규칙
연관 규칙은 두 개 이상의 항목이 서로 관련되어 있음을 보여 줍니다. 지표는 이러한 관계의 유용성을 정량화합니다. 이 장에서는 연관 규칙을 평가하기 위해 여섯 가지 지표인 공급도(supply), 신뢰도(confidence), 향상도(lift), 확신도(conviction), 지렛값(leverage), Zhang 지표를 적용합니다. 이후 연관 규칙과 지표를 활용해 도서관과 전자책 판매사를 지원합니다.
3
집계와 가지치기
Market Basket Analysis의 핵심 과제는 방대한 고객 선택 데이터를 소수의 유용한 규칙으로 압축하는 것입니다. 이 과정은 일반적으로 Apriori 알고리즘 적용으로 시작해, 가지치기와 집계 같은 추가 전략을 사용합니다. 이 장에서는 이러한 방법을 학습하고, 최종적으로 소매업체의 오프라인 매장 레이아웃 선정과 교차 프로모션 수행을 돕는 연습 문제에 적용해 봅니다.
4
규칙 시각화
마지막 장에서는 시각화를 통해 가지치기 과정을 안내하고 최종 결과(일반적으로 항목 집합 또는 규칙)를 요약하는 방법을 배웁니다. 가장 유용한 세 가지 시각화인 히트맵, 산점도, 평행좌표 플롯을 익히고, 이를 영화 스트리밍 서비스를 지원하는 데 적용해 봅니다.
Python으로 배우는 Market Basket Analysis
코스
완료
