Market Basket-analyse in R

In dit hoofdstuk zet je transactionele gegevenssets om naar een mandjesformaat, klaar voor analyse met het Apriori-algoritme. Daarna maak je kennis met de drie belangrijkste statistieken voor market basket-analyse: support, confidence en lift, voordat je praktisch aan de slag gaat met het Apriori-algoritme om regels uit een transactionele gegevensset te halen. Tot slot verken je hoe het arules-pakket wordt gebruikt voor market basket-analyse om mandjesregels op te halen en je te helpen de meest informatieve en relevante regels te vinden.

Tijd voor visuals. In dit hoofdstuk bekijk je visueel de set regels die je eerder hebt afgeleid. Visualisaties in market basket-analyse zijn cruciaal, omdat je vaak met grote sets afgeleide regels werkt. Je gebruikt het arulesViz-pakket om staafdiagrammen, spreidingsdiagrammen en grafen te maken om je sets afgeleide regels te visualiseren. Vervolgens maak je van deze figuren interactieve plots, zodat je gemakkelijker kunt inzoomen op de gevonden associatieregels.

We gaan naar de film. In dit laatste hoofdstuk pas je alles toe wat je hebt geleerd terwijl je met een filmdataset werkt. Met market basket-analyse verander je deze dataset in een systeem voor filmaanbevelingen, waarbij je informatie uit filmtransacties gebruikt om te begrijpen en te voorspellen wat je publiek hierna wil bekijken.