Анализ рыночной корзины в Python
Что общего у рекомендаций товаров Ozon и предложений фильмов на платформе Okko? И то, и другое основано на анализе рыночной корзины. Это мощное средство для преобразования огромного объема клиентских операций и данных в элементарные правила предложений и рекомендаций.
Преподаватель
Михаил Омельченко
Программист с многолетним опытом. Пишу на Python, Javascript, Typescript и руковожу командами разработчиков. Основатель youtube канал Django School. Стал ментором для десятков учеников и разработал платформу colabteam.dev
5часов
15видео
38упражнений
4500опыта
Описание курса
В этом курсе вы узнаете, как выполнять анализ с использованием алгоритма Apriori, стандартных и пользовательских метрик, ассоциативных правил, агрегирования и обрезки, а также визуализации.
А также с помощью интерактивных упражнений вы составите рекомендации для небольшого продуктового магазина, библиотеки, продавца электронных книг, магазина подарков и онлайн-кинотеатров.
1. Введение в анализ рыночной корзины
Давайте познакомимся с основами анализа рыночной корзины: ассоциативными правилами, метриками и обрезкой. А затем поможем небольшому продуктовому магазину улучшить свои действия по продвижению и размещению товара.Что такое анализ рыночной корзины?
50
Основы анализа рыночной корзины
100
Перекрестные продажи товаров
100
Выявление ассоциативных правил
50
Многочисленные antecedent и consequent
100
Подготовка данных для анализа рыночной корзины
100
Формирование ассоциативных правил
100
Простейшая метрика
50
Данные транзакции с One-Hot Encoding
100
Вычисление метрики поддержки
100
2. Ассоциативные правила
Ассоциативные правила гласят, что два или более элемента связаны. Например, если клиент купил красную икру, то он возьмет и хлеб. Метрики позволяют нам количественно оценить полезность этих отношений. В этой части вы примените шесть метрик для оценки ассоциативных правил: поддержка, достоверность, лифт, убедительность, усиление, и метрика Чжана. А затем используете ассоциативные правила и метрики, чтобы помочь библиотеке и продавцу электронных книг.Метрики Достоверность и Лифт
50
Рекомендация книг с метрикой поддержки
100
Улучшение поддержки с использованием метрики достоверности
100
Дальнейшая доработка с помощью лифт-метрики
100
Метрики: усиление и убедительность
50
Лифт vs Усиление?
100
Вычисление убедительности
100
Вычисление убедительности с помощью функции
100
Продвижение электронных книг, используя убедительность
100
Ассоциация и диссоциация
50
Вычисление ассоциации и диссоциации
100
Определение метрики Чжана
100
Применение метрики Чжана
100
Продвинутые правила
50
Фильтрация с поддержкой и убедительностью
100
Использование многометрической фильтрации для перекрестного продвижения книг
100
3. Агрегирование и обрезка
Основная задача анализа рыночной корзины это преобразование огромного количества клиентских решений в небольшой набор полезных правил. Этот процесс обычно начинается с применения алгоритма Apriori и включает в себя использование дополнительных стратегий, таких как обрезка и агрегирование. В этой главе вы узнаете, как использовать эти методы, и в конечном итоге примените их в упражнениях для помощи розничному продавцу в выборе размещения товаров в магазине и продвижению перекрестных товаров.Агрегирование
50
Выполнение агрегирования
100
Определение функции агрегирования
100
Алгоритм Apriori
50
Обрезка и Apriori
100
Определение частых наборов элементов с помощью алгоритма Apriori
100
Выбор порога поддержки
100
Выбор порога поддержки
50
Базовая обрезка результатов алгоритма Apriori
50
Создание ассоциативных правил
100
Обрезка и лифт
100
Обрезка и достоверность
100
Продвинутая Apriori обрезка результатов
50
Агрегирование и фильтрация
100
Применение правила Чжана
100
Расширенная фильтрация с несколькими метриками
100
4. Визуализация правил
В этой заключительной части вы узнаете, как визуализации помогают провести процесс обрезки и обобщения конечных результатов, которые обычно принимают форму наборов элементов или правил. Вы освоите три полезнейших типа визуализации – тепловые карты, диаграммы рассеяния и графики параллельных координат. И потом поможете онлайн-кинотеатру, используя полученные знания.Тепловые карты
50
Создание тепловой карты на основе метрики поддержки
100
Тепловые карты и лифт
100
Интерпретация тепловых карт
100
Диаграммы рассеяния
50
Обрезка и диаграммы рассеяния
100
Оптимальность границы поддержка-достоверность
100
График параллельных координат
50
Использование параллельных координат для визуализации правил
100
Корректировка графика параллельных координат
100
Наши поздравления!
50
