Topii:

• Utilizarea unei rutine de analiză a coșului de piață pentru punctaj

Cum să:

• Crearea unui model de asociere cu ajutorul analizei coșului de piață
• Generarea regulilor
• Generarea unui grafic de frecvență

Referință:

Referință: Analiza coșului de piață:

• Output From the Market Basket Analysis

Ce este analiza coșului de piață?

Analiza coșului de piață este o tehnică care identifică puterea de asociere dintre perechile de produse cumpărate împreună și identifică modelele de co-ocurență. O co-ocurență este atunci când două sau mai multe lucruri au loc împreună.

Market Basket Analysis creează reguli de scenarii If-Then, de exemplu, dacă articolul A este cumpărat, atunci este probabil ca articolul B să fie cumpărat. Regulile sunt de natură probabilistică sau, cu alte cuvinte, sunt derivate din frecvențele de co-ocurență din observații. Frecvența este proporția de coșuri care conțin articolele de interes. Regulile pot fi utilizate în strategiile de stabilire a prețurilor, de plasare a produselor și în diverse tipuri de strategii de vânzare încrucișată.

Cum funcționează analiza coșurilor de piață

Pentru a fi mai ușor de înțeles, gândiți-vă la analiza coșurilor de piață în termeni de cumpărături la un supermarket. Analiza coșului de piață preia date la nivel de tranzacție, care enumeră toate articolele cumpărate de un client în cadrul unei singure achiziții. Tehnica determină relațiile dintre ce produse au fost cumpărate cu ce alt(e) produs(e). Aceste relații sunt apoi folosite pentru a construi profiluri care conțin reguli If-Then ale articolelor cumpărate.

Regula ar putea fi scrisă astfel:

If {A} Then {B}

Partea If a regulii ({A} de mai sus) este cunoscută ca antecedent, iar partea THEN a regulii este cunoscută ca urmare ({B} de mai sus). Antecedentul este condiția, iar consecventul este rezultatul. Regula de asociere are trei măsuri care exprimă gradul de încredere în regulă: Support, Confidence și Lift.

De exemplu, vă aflați într-un supermarket pentru a cumpăra lapte. Pe baza analizei, este mai probabil să cumpărați mere sau brânză în aceeași tranzacție decât cineva care nu a cumpărat lapte?

În tabelul următor (tabelul 1), există nouă coșuri care conțin diferite combinații de lapte, brânză, mere și banane.

Postul următor este de a determina relațiile și regulile. În scop explicativ, tabelul următor prezintă câteva dintre relații. În total, există 22 de reguli pentru cele nouă coșuri. Setul complet de reguli este prezentat în explicația rezultatului RStat.

Prima măsură numită suport este numărul de tranzacții care includ elemente din părțile {A} și {B} ale regulii ca procent din numărul total de tranzacții. Este o măsură a frecvenței cu care colecția de elemente apare împreună ca procent din toate tranzacțiile.

Formula de susținere scrisă ar arăta cam așa:

Interpretată ca: Fracțiunea tranzacțiilor care conțin atât A, cât și B.

A doua măsură numită încrederea regulii este raportul dintre numărul de tranzacții care includ toate elementele din {B}, precum și numărul de tranzacții care includ toate elementele din {A} și numărul de tranzacții care includ toate elementele din {A} și numărul de tranzacții care includ toate elementele din {A}.

Formula de încredere scrisă ar fi ceva de genul:

Interpretată ca:

: Cât de des apar elementele din B în tranzacțiile care conțin doar A.

Cea de-a treia măsură numită lift sau lift ratio este raportul dintre încredere și încrederea așteptată. Încrederea așteptată este încrederea împărțită la frecvența lui B. Lift-ul ne spune cât de mult mai bine reușește o regulă să prezică rezultatul decât să presupună pur și simplu rezultatul în primul rând. Valorile mai mari ale liftului indică asocieri mai puternice.

Formula de ridicare scrisă ar arăta cam așa:

Interpretată ca: Cu cât a crescut încrederea noastră că B va fi cumpărat, având în vedere că A a fost cumpărat.

Aplicații practice ale analizei coșului de piață

Când cineva aude de analiza coșului de piață, se gândește la cărucioare de cumpărături și la cumpărătorii din supermarketuri. Este important să realizăm că există multe alte domenii în care se poate aplica analiza coșului de piață. Un exemplu de Market Basket Analysis pentru majoritatea utilizatorilor de internet este o listă de produse potențial interesante pentru Amazon. Amazon informează clientul că persoanele care au cumpărat articolul pe care îl cumpără, de asemenea, au analizat sau au cumpărat o altă listă de articole. O listă de aplicații ale analizei coșului de piață în diverse industrii este prezentată mai jos:

• Comerț cu amănuntul. În comerțul cu amănuntul, analiza coșului de piață poate ajuta la determinarea articolelor care sunt cumpărate împreună, cumpărate secvențial și cumpărate în funcție de sezon. Acest lucru îi poate ajuta pe comercianții cu amănuntul să determine amplasarea produselor și optimizarea promovării (de exemplu, combinarea stimulentelor pentru produse). Are sens să se vândă sifon și chipsuri sau sifon și biscuiți?
• Telecomunicații. În telecomunicații, unde ratele ridicate de dezabonare continuă să fie o preocupare din ce în ce mai mare, analiza coșului de piață poate fi utilizată pentru a determina ce servicii sunt utilizate și ce pachete cumpără clienții. Se pot folosi aceste cunoștințe pentru a direcționa eforturile de marketing către clienții care au mai multe șanse să urmeze aceeași cale.

  De exemplu, în zilele noastre, Telecomunicațiile oferă, de asemenea, televiziune și internet. Crearea de pachete pentru achiziții poate fi determinată în urma unei analize a ceea ce cumpără clienții, oferind astfel companiei o idee despre cum să stabilească prețul pachetelor. Această analiză ar putea duce, de asemenea, la determinarea cerințelor de capacitate.

• Bănci. În domeniul financiar (bancar, de exemplu), analiza coșului de piață poate fi utilizată pentru a analiza achizițiile de carduri de credit ale clienților pentru a crea profiluri în scopul detectării fraudelor și a oportunităților de vânzare încrucișată.
• Asigurări. În domeniul asigurărilor, analiza coșului de piață poate fi utilizată pentru a construi profiluri pentru a detecta fraudele privind cererile de despăgubire pentru asigurări medicale. Prin construirea de profiluri ale cererilor de despăgubire, puteți utiliza apoi profilurile pentru a determina dacă mai mult de 1 cerere de despăgubire aparține unui anumit beneficiar într-o anumită perioadă de timp.
• Medical. În domeniul sănătății sau în domeniul medical, analiza coșului de piață poate fi utilizată pentru condiții comorbide și analiza simptomelor, cu ajutorul cărora se poate identifica mai bine un profil de boală. De asemenea, poate fi utilizată pentru a dezvălui asocieri relevante din punct de vedere biologic între diferite gene sau între efectele mediului și expresia genelor.

Date cerute

1. Baskets
   • Această coloană identifică coșurile individuale.
   • Valorile pot fi categorice sau numerice pentru a identifica coșurile.
2. Products
   • Această coloană conține toate articolele care sunt incluse în fiecare coș.
   • Valorile articolelor pot fi categorice sau numerice.

De exemplu, din tabelul 1 de mai jos: