Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
En son süpermarkete gittiğinde sepetinde neler vardı? Spagetti ile domates ya da jambon ile ananas gibi satın aldığın ürünler arasında bir bağlantı var mıydı? Çevrimiçi ya da çevrimdışı fark etmez, perakendeciler milyonlarca müşterinin sepet bilgilerinden yararlanarak ürünler arasındaki ilişkileri analiz eder ve birliktelik kurallarıyla içgörüler çıkarır.Öğeler arasındaki ilişkinin derecesini nicelleştirmene yardımcı olmak için pazar sepeti analizini kullanarak görünmeyen bağlantıları ortaya çıkaracak ve ilgili, içgörü dolu kuralları görselleştireceksin. Ardından, bir film veri kümesi üzerinde öğrendiklerini uygulayacak, birlikte izlenen filmleri tahmin ederek kullanıcılar için kişiselleştirilmiş film önerileri oluşturacaksın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Pazar Sepeti Analizine Giriş
Sepetinde neler var? Bu ilk bölümde, pazar sepeti analizi (MBA) ile sepetlerin içine nasıl bakılacağını ve öğe kümelerine dalarak müşterileri daha iyi anlamak ve ihtiyaçlarını öngörmek için nasıl kullanılacağını öğreneceksin. tidyverse ve dplyr kullanarak, verilen bir öğe kümesinden kaç farklı sepet oluşturulabileceğini keşfedecek ve pazar sepeti analizinin çevrimiçi alışverişte, fiziksel mağaza alışverişinde ve perakende dışı kullanım alanlarında sunduğu gücü öğreneceksin.
- Market basket’a giriş50 XP
- Sepetler ve öğeler50 XP
- Tek sepet100 XP
- Sepette neler var?100 XP
- Öğe kombinasyonları50 XP
- Olası sepet sayısı100 XP
- Alt kümeler ve üst kümeler50 XP
- Olası sepet sayısını görselleştir100 XP
- Market basket analizi nedir?50 XP
- İki sepet100 XP
- Birden çok sepet100 XP
- Belirli ürünlere bakmak100 XP
2
Pazar Sepeti Analizinde Metrikler ve Teknikler
Bu bölümde, işlemsel veri kümelerini Apriori algoritmasıyla analiz etmeye hazır, sepet formatına dönüştüreceksin. Ardından pazar sepeti analizinin üç temel metriğiyle tanışacaksın: destek (support), güven (confidence) ve kaldırma (lift). Sonrasında Apriori algoritmasını bizzat uygulayarak işlemsel bir veri kümesinden kurallar çıkaracaksın. Son olarak, arules paketinin pazar sepeti analizinde sepet kurallarını elde etmek ve en bilgilendirici, en ilgili kuralları bulmana yardımcı olmak için nasıl kullanıldığını keşfedeceksin.
3
Pazar Sepeti Analizinde Görselleştirme
Haydi görselleştirelim. Bu bölümde, daha önce çıkardığın kural kümesini görsel olarak inceleyeceksin. Pazar sepeti analizinde görselleştirmeler çok önemlidir; çünkü çoğu zaman büyük kural kümeleriyle çalışırsın. arulesViz paketini kullanarak kural kümelerini görselleştirmek için çubuk grafikler, saçılım grafikleri ve grafik diyagramları oluşturacaksın. Ardından bu grafikleri etkileşimli hale getirerek, çıkarılan birliktelik kurallarını derinlemesine incelemeyi kolaylaştıracaksın.
4
Vaka Çalışması: Filmlerle Pazar Sepeti
Sinemaya gidiyoruz. Bu son bölümde, bir film veri kümesiyle çalışarak öğrendiklerinin tamamını uygulayacaksın. Pazar sepeti analizini kullanarak bu veri kümesini bir film öneri sistemine dönüştürecek, film işlemlerinden gelen bilgilerle kitlenin sırada ne izlemek isteyebileceğini anlamaya ve tahmin etmeye çalışacaksın.
R
R ile Pazar Sepeti Analizi
Kurs
Tamamlandı
