Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Phân tích giỏ hàng trong R

Trung cấp4 giờ

R4 giờ16 video60 bài tập4,700 XP5,843Giấy chứng nhận thành tích

Tạo tài khoản miễn phí

Tiếp tục với Google
hoặc
Bằng việc tiếp tục, ban chấp nhận Điều khoản sử dụng, của chúng tôi Chính sách bảo mật và rằng dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng nghìn công ty yêu thích

Đào tạo đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Lần gần nhất bạn đi siêu thị, trong giỏ hàng có gì? Các sản phẩm bạn mua có liên quan đến nhau không, như mì spaghetti với cà chua hay giăm bông với dứa? Dù trực tuyến hay tại cửa hàng, các nhà bán lẻ đều tận dụng thông tin từ hàng triệu giỏ hàng của khách để phân tích mối liên hệ giữa các mặt hàng và rút ra insight bằng các luật kết hợp.Để giúp bạn định lượng mức độ liên kết giữa các mặt hàng, bạn sẽ dùng phân tích giỏ hàng để phát hiện những kết nối chưa thấy và trực quan hóa các luật hữu ích, có ý nghĩa. Sau đó, bạn sẽ thực hành trên một tập dữ liệu phim, dự đoán những phim thường được xem cùng nhau để tạo gợi ý phim cá nhân hóa cho người dùng.

Yêu cầu tiên quyết

Chương trình học

Đề cương khóa học

1

Giới thiệu về Phân tích Giỏ hàng

Trong giỏ của bạn có gì? Ở chương đầu tiên này, bạn sẽ học cách dùng phân tích giỏ hàng (MBA) để nhìn vào các giỏ và đào sâu vào các tập mục (itemset) nhằm hiểu khách hàng tốt hơn và dự đoán nhu cầu của họ. Với tidyverse và dplyr, bạn sẽ khám phá có thể tạo ra bao nhiêu giỏ từ một tập mặt hàng cho trước, và hiểu sức mạnh của phân tích giỏ hàng cho mua sắm trực tuyến, mua sắm tại cửa hàng, và các bài toán ngoài lĩnh vực bán lẻ.
Bắt đầu chương
2

Chỉ số & Kỹ thuật trong Phân tích Giỏ hàng

Trong chương này, bạn sẽ chuyển các tập dữ liệu giao dịch sang định dạng giỏ, sẵn sàng để phân tích bằng thuật toán Apriori. Tiếp theo, bạn sẽ được giới thiệu ba chỉ số chính trong phân tích giỏ hàng: support, confidence và lift, trước khi trực tiếp áp dụng thuật toán Apriori để trích xuất luật từ một tập dữ liệu giao dịch. Cuối cùng, bạn sẽ khám phá cách gói arules được dùng trong phân tích giỏ hàng để truy xuất các luật giỏ và giúp bạn tìm ra những luật nhiều thông tin và phù hợp nhất.
Bắt đầu chương
3

Trực quan hóa trong Phân tích Giỏ hàng

Hãy trực quan hóa nào. Trong chương này, bạn sẽ xem trực quan tập luật mà bạn đã trích xuất trước đó. Trực quan hóa trong phân tích giỏ hàng là rất quan trọng vì bạn thường phải xử lý các tập luật lớn. Bạn sẽ dùng gói arulesViz để tạo biểu đồ cột, biểu đồ phân tán và đồ thị nhằm trực quan hóa các tập luật suy ra. Sau đó, bạn sẽ biến các biểu đồ này thành biểu đồ tương tác, giúp bạn đào sâu vào các luật kết hợp đã khai phá một cách dễ dàng hơn.
Bắt đầu chương
R

Phân tích giỏ hàng trong R

Hoàn
thành khóa học

Nhận Chứng nhận Hoàn thành

Đăng ký ngay

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút hàng ngày.