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Este fundamento e bastante usado em comercio eletrônico, redes sociais e por qualquer empresa que queira entender seu publico de uma forma estruturada. Descobrir produtos que tem maior probabilidade de ser comprado por você ou paginas do facebook que você talvez curta.
Para entender este fundamento precisamos entender o fundamento de suporte e confiança
Suporte: A combinação refrigerante e sanduíche ocorre em 40% das vendas.
Confiança: Clientes que compram sanduíche tem 60% de chance de pedir refrigerante.
Suporte: A combinação suco e crepe ocorre em 20% das vendas.
Confiança: Clientes que compram crepe tem 50% de chance de pedir suco.
Diante deste conceito vamos fazer um estudo de comportamento para as compras online abaixo:
O método apriori() para encontrar o suporte e a confiança. Em supp= 0.1 e conf=0.1 solicito somente as transações onde o suporte e a confiança sejam maiores que 10%
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Este fundamento e bastante usado em comercio eletrônico, redes sociais e por qualquer empresa que queira entender seu publico de uma forma estruturada. Descobrir produtos que tem maior probabilidade de ser comprado por você ou paginas do facebook que você talvez curta.
Para entender este fundamento precisamos entender o fundamento de suporte e confiança
Suporte: A combinação refrigerante e sanduíche ocorre em 40% das vendas.
Confiança: Clientes que compram sanduíche tem 60% de chance de pedir refrigerante.
Suporte: A combinação suco e crepe ocorre em 20% das vendas.
Confiança: Clientes que compram crepe tem 50% de chance de pedir suco.
Diante deste conceito vamos fazer um estudo de comportamento para as compras online abaixo:
Cada linha representa itens comprados pelo mesmo cliente.
Vamos usar mais uma vez o software R para fazer a analise usando o pacote (arules) e para plotar o gráfico usaremos o pacote (arulesViz), todo o processo também e possível ser feito com o Python
mas usarei o R por achar ser mais fácil de compreender para aqueles que não são experientes em programação.
Importando e carregando os pacote
Depois de importar as dependências da analise, vamos carregar o arquivo de compras:
Plotando uma imagem geral das 28 compras, usando o método image(), e interessante este plot para termos uma ideia do equilíbrio dos itens nas compras
Ate a linha 9 temos o suporte e a confiança para as compras individuais.[9]-tênis e o item mais comprado do site, 43% das pessoas que compram no site, compram tenis , da linha 10 a 17 temos o que estamos procurando, o suporte e a confiança com o cruzamento de produtos,
linha [10] : 62% de confiança para quem comprar óculos comprar também camisas.
Perceba as linhas [14] e [15] : Quem compra meias tem 63% de chances de comprar o tênis, mas só 50% dos que compram o tênis poderão comprar as meias.
Podemos usar estes estes dados de suporte e confiança para varias coisas:
-Enviar email oferecendo descontos
-Calcular tendências
-Produzir somente a quantidade necessária para vender e não sobrar
-Induzir a navegação do usuário
Neste caso iremos usar estas informações para testar níveis de descontos diferentes, dando mais descontos para produtos com menor confiança
Plotando o gráfico :
Temos então combinações confiantes para as seguintes duplas de produtos:
Clientes que compram Óculos tem 62% de chance de comprar camisas.
Clientes que compram Camisas tem50% de chance de comprar Tênis.
Clientes que compram Meias tem 63% de chance de comprar Tênis.
Os produtos que encontram-se ilhados, sem conexões significa que não temos suporte e confiança para dizer que uma compra influencia a outra.
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