Market Basket Analysis in Python

In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen der Market Basket Analysis: Assoziationsregeln, Metriken und Pruning. Danach wendest du diese Konzepte an, um einem kleinen Lebensmittelladen bei Promotionen und der Produktplatzierung zu helfen.

Assoziationsregeln zeigen, dass zwei oder mehr Artikel miteinander in Beziehung stehen. Metriken helfen uns, den Nutzen dieser Beziehungen zu quantifizieren. In diesem Kapitel wendest du sechs Metriken zur Bewertung von Assoziationsregeln an: Support, Confidence, Lift, Conviction, Leverage und Zhangs Metrik. Anschließend nutzt du Assoziationsregeln und Metriken, um eine Bibliothek und einen E-Book-Händler zu unterstützen.

Das grundlegende Problem der Market Basket Analysis besteht darin, riesige Mengen an Kundenentscheidungen in eine kleine Anzahl nützlicher Regeln zu überführen. Dieser Prozess beginnt typischerweise mit dem Apriori-Algorithmus und umfasst zusätzliche Strategien wie Pruning und Aggregation. In diesem Kapitel lernst du, wie du diese Methoden einsetzt, und wendest sie schließlich in Übungen an, in denen du einen Händler bei der Auswahl eines Ladenlayouts und bei produktübergreifenden Promotionen unterstützt.

In diesem letzten Kapitel lernst du, wie Visualisierungen den Pruning-Prozess unterstützen und Endergebnisse zusammenfassen, die typischerweise als Itemsets oder Regeln vorliegen. Du beherrschst danach die drei wichtigsten Visualisierungen – Heatmaps, Scatterplots und Parallelkoordinaten-Diagramme – und wendest sie an, um einen Film-Streaming-Dienst zu unterstützen.