Analyse des paniers d’achat en Python

Dans ce chapitre, vous découvrirez les bases de l’Analyse des paniers d’achat : règles d’association, métriques et élagage. Vous appliquerez ensuite ces concepts pour aider une petite épicerie à améliorer ses actions promotionnelles et l’implantation de ses produits.

Les règles d’association indiquent que deux éléments ou plus sont liés. Les métriques nous permettent de quantifier l’intérêt de ces relations. Dans ce chapitre, vous appliquerez six métriques pour évaluer des règles d’association : support, confiance, lift, conviction, levier et la métrique de Zhang. Vous utiliserez ensuite les règles d’association et ces métriques pour aider une bibliothèque et un vendeur d’e-books.

Le défi central de l’Analyse des paniers d’achat consiste à convertir un très grand nombre de décisions clients en un petit ensemble de règles utiles. Ce processus commence généralement par l’algorithme Apriori et s’appuie sur des stratégies complémentaires, comme l’élagage et l’agrégation. Dans ce chapitre, vous apprendrez à utiliser ces méthodes et les appliquerez dans des exercices où vous aiderez un détaillant à choisir l’agencement d’un magasin physique et à mettre en place des ventes croisées de produits.

Dans ce dernier chapitre, vous verrez comment les visualisations guident le processus d’élagage et synthétisent les résultats finaux, qui prennent généralement la forme d’ensembles d’articles ou de règles. Vous maîtriserez les trois visualisations les plus utiles — cartes thermiques, nuages de points et graphiques en coordonnées parallèles — et vous les appliquerez pour aider un service de streaming de films.