Build your ultimate AI agent
Описание курса
Что общего между рекомендациями товаров на Amazon и предложениями фильмов на Netflix? В основе обоих лежит анализ рыночных корзин — мощный инструмент, который превращает огромные массивы данных о покупках и просмотрах в простые правила для продвижения и рекомендации товаров. В этом курсе вы научитесь проводить анализ рыночных корзин с помощью алгоритма Apriori, стандартных и пользовательских метрик, правил ассоциации, агрегации, отсечения и визуализации. Полученные знания вы закрепите в интерактивных упражнениях: будете строить рекомендации для небольшого продуктового магазина, библиотеки, продавца электронных книг, магазина сувениров и стримингового сервиса. В процессе вы откроете скрытые закономерности, которые помогут улучшить рекомендации для клиентов.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в анализ рыночных корзин
В этой главе вы познакомитесь с основами анализа рыночных корзин: правилами ассоциации, метриками и отсечением. Затем вы применяете эти концепции на практике, помогая небольшому продуктовому магазину улучшить промоакции и расстановку товаров.
- Что такое анализ рыночных корзин?50 XP
- Основы анализа рыночной корзины50 XP
- Кросс-продажи товаров100 XP
- Определение правил ассоциации50 XP
- Несколько антецедентов и консеквентов100 XP
- Подготовка данных для анализа рыночной корзины100 XP
- Генерация ассоциативных правил100 XP
- Простейшая метрика50 XP
- Унитарное кодирование данных транзакций100 XP
- Вычисление метрики поддержки100 XP
2
Правила ассоциации
Правила ассоциации показывают, что два или более товара связаны между собой. Метрики позволяют количественно оценить полезность этих связей. В этой главе вы примените шесть метрик для оценки правил ассоциации: поддержку, достоверность, лифт, убеждённость, левередж и метрику Чжана. После этого вы воспользуетесь правилами ассоциации и метриками, чтобы помочь библиотеке и продавцу электронных книг.
3
Агрегация и отсечение
Ключевая задача анализа рыночных корзин — преобразовать огромное количество решений покупателей в небольшой набор полезных правил. Этот процесс, как правило, начинается с применения алгоритма Apriori и включает дополнительные стратегии: отсечение и агрегацию. В этой главе вы освоите эти методы, а затем применяете их в упражнениях, где поможете ритейлеру выбрать планировку физического магазина и организовать перекрёстные продажи товаров.
4
Визуализация правил
В заключительной главе вы узнаете, как визуализации помогают управлять процессом отсечения и резюмировать итоговые результаты в виде наборов элементов или правил. Вы освоите три наиболее полезных типа визуализации — тепловые карты, диаграммы рассеяния и графики параллельных координат — и примените их, помогая стриминговому сервису.
Анализ рыночных корзин на Python
Курс
завершён
