Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Ce au în comun recomandările de produse de pe Amazon și sugestiile de filme de pe Netflix? Ambele se bazează pe Analiza coșului de cumpărături – un instrument puternic care transformă volume mari de date despre tranzacții și vizionări în reguli simple pentru promovarea și recomandarea produselor. În acest curs, vei învăța cum să efectuezi Analiza coșului de cumpărături folosind algoritmul Apriori, metrici standard și personalizate, reguli de asociere, agregare și tăiere, precum și vizualizare. Îți vei consolida noile cunoștințe prin exerciții interactive, construind recomandări pentru un magazin alimentar mic, o bibliotecă, un vânzător de cărți electronice, un magazin de cadouri inedite și un serviciu de streaming de filme. Pe parcurs, vei descoperi informații valoroase pentru a îmbunătăți recomandările oferite clienților.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în Analiza coșului de cumpărături
În acest capitol, vei învăța elementele de bază ale Analizei coșului de cumpărături: reguli de asociere, metrici și tăiere. Vei aplica apoi aceste concepte pentru a ajuta un magazin alimentar mic să își îmbunătățească strategiile de promovare și plasare a produselor.
- Ce este analiza coșului de cumpărături?50 XP
- Noțiunile de bază ale analizei coșului de cumpărături50 XP
- Vânzarea încrucișată a produselor100 XP
- Identificarea regulilor de asociere50 XP
- Antecedenti și consecvenți multipli100 XP
- Pregătirea datelor pentru analiza coșului de cumpărături100 XP
- Generarea regulilor de asociere100 XP
- Cea mai simplă metrică50 XP
- Codificarea one-hot a datelor de tranzacții100 XP
- Calcularea metricii support100 XP
2
Reguli de asociere
Regulile de asociere ne arată că două sau mai multe produse sunt corelate. Metricile ne permit să cuantificăm utilitatea acestor relații. În acest capitol, vei aplica șase metrici pentru a evalua regulile de asociere: suport, încredere, lift, convicție, levier și metrica lui Zhang. Vei folosi apoi regulile de asociere și metricile pentru a ajuta o bibliotecă și un vânzător de cărți electronice.
3
Agregare și tăiere
Provocarea fundamentală a Analizei coșului de cumpărături constă în a traduce volume mari de decizii ale clienților într-un număr redus de reguli utile. Acest proces începe de obicei cu aplicarea algoritmului Apriori și implică strategii suplimentare, precum tăierea și agregarea. În acest capitol, vei învăța cum să folosești aceste metode și le vei aplica în exerciții în care ajuți un retailer să aleagă un plan de amenajare a magazinului și să realizeze promoții încrucișate de produse.
4
Vizualizarea regulilor
În acest capitol final, vei învăța cum se folosesc vizualizările pentru a ghida procesul de tăiere și a rezuma rezultatele finale, care iau de obicei forma unor seturi de articole sau reguli. Vei stăpâni cele mai utile trei tipuri de vizualizări – hărți de căldură, diagrame de dispersie și grafice cu coordonate paralele – și le vei aplica pentru a ajuta un serviciu de streaming de filme.
Analiza coșului de cumpărături în Python
Curs
finalizat
