Вопрос или проблема
Я хорошо знаком с методом ассоциативных правил, но мне нужно использовать его для связи МЕЖДУ двумя корзинами покупок, а не для поиска поддержки ВНУТРИ одной корзины покупок.
Представьте, что клиенты приходят в Магазин A и покупают определенное количество товаров. Те же клиенты идут в Магазин B и покупают другой набор товаров. Я хочу установить связь между двумя магазинами, а не внутри одного магазина.
Таким образом, я хочу сделать заявления “A –> B”, такие как:
“Клиенты, которые купили x и y в Магазине A, также приобрели z в Магазине B”
Я мог бы объединить все покупки в одну корзину и запустить алгоритм ассоциативной добычи на нее, но в этом случае алгоритм ассоциации не будет учитывать, где были приобретены товары.
Ясно, что один из альтернативных вариантов – это найти все правила, используя одну корзину покупок, а затем исключить те, где A не является чистым в отношении A -> B.
Любые другие идеи будут отличными.
Вариант 1
Хорошим вариантом может быть групировка этих покупок в отдельные наборы товаров и исследование по клиенту. Рассмотрим следующий пример:
Клиент 001 приходит в магазин A и покупает: {Банан, Молоко}. Затем он идет в магазин B и покупает {Яйца, Апельсины}. Далее, назовем {Банан, Молоко} продуктом 01, а {Яйца, Апельсин} продуктом 001.
Клиент 002 приходит в магазин A и покупает: {Банан, Молоко}. Затем он идет в магазин B и покупает {Яблоко, Арбуз}. Теперь, используя данные предыдущего клиента, вы видите, что {Банан, Молоко} уже существует и вы также называете его продуктом 01, в то время как {Яблоко, Арбуз} – это новый продукт, который вы называете продуктом 002.
Вы выполняете это для всех наборов товаров для всех клиентов.
В приведенном выше примере общий чек клиента 001 включает: продукт 01, продукт 001. Общий чек клиента 002 включает: продукт 01, продукт 002.
Примечание: продукт с одним ведущим нулем (01) поступает из магазина A, продукт с двумя ведущими нулями (001, 002) поступает из магазина B.
Теперь вы можете выполнить обычный анализ корзины покупок с использованием ассоциативных правил в Python и получить искомые правила, идентифицируя товары магазина с ведущими нулями.
Вариант 2
Вашим другим вариантом является предварительное кодирование товаров. Используя приведенный выше пример, Банан и Молоко могут быть закодированы как 1A, 2A (из магазина A). А Яйца, Апельсин, Яблоко, Арбуз можно закодировать как 1B, 2B, 3B, 4B (из магазина B).
Затем вы объединяете это все в один набор данных и создаете уникальный номер чека, включая все товары, чтобы они были в одной транзакции. Для клиента 001 это будет {1A, 2A, 1B, 2B}, для клиента 002 это будет {1A, 2A, 3B, 4B}.
Теперь вы можете выполнить обычный анализ корзины покупок с использованием ассоциативных правил в Python и получить искомые правила, идентифицируя товары магазина по символам A или B, чтобы узнать, в каком магазине клиент совершил покупку.
Ответ или решение
Ассоциативное Правило Майнинга между двумя Рыночными Корзинами
Ассоциативное правило майнинга (Association Rule Mining) является мощным инструментом для выявления закономерностей в данных, однако, задача, которую вы описали — выявление ассоциаций между покупками в двух разных магазинах — требует более продуманного подход. В этом ответе мы рассмотрим несколько стратегий, позволяющих осуществить этот процесс эффективно.
Общие Представления
Представьте, что у вас есть данные о покупках клиентов в двух магазинах: Магазин А и Магазин B. Каждый клиент приходит в Магазин А и покупает определенные товары, а затем идет в Магазин B и приобретает другие. Нашей целью является определение правил, которые помогут выявить взаимосвязи между товарами, купленными в этих магазинах.
Пример правила: «Клиенты, купившие x и y в Магазине A, также купили z в Магазине B».
Опция 1: Группировка Покупок по Клиентам
Один из наиболее эффективных способов — это сгруппировать покупки по клиентам. Это даст возможность увидеть полные корзины покупок для каждого клиента.
Шаги:
-
Соберите Данные: Начните с того, чтобы собрать данные о покупках по каждому клиенту из обоих магазинов.
-
Определите Корзины: Создайте уникальные наборы товаров (product set) для каждого клиента. Например:
- Клиент 001: {Банан, Молоко} и {Яйца, Апельсины}.
- Клиент 002: {Банан, Молоко} и {Яблоко, Арбуз}.
-
Нумерация Наборов: Присвойте номерами наборам покупок:
- Набор из Магазина A = product 01
- Набор из Магазина B = product 001, product 002 и т.д.
-
Анализ Данных: Теперь, имея созданные наборы, вы можете применять алгоритмы ассоциативного правила майнинга, такие как Apriori или FP-Growth, к полному набору данных.
-
Фильтрация Результатов: Не забудьте уточнить результат, чтобы исключить результаты, которые не соответствуют критериям (например, если в правиле не должно быть смешанных данных из обоих магазинов).
Опция 2: Кодирование Товаров
Еще один подход заключается в предварительном кодировании товаров из каждого магазина.
Шаги:
-
Кодирование: Например, товары из Магазина A можно закодировать как 1A, 2A и т.д., а товары из Магазина B как 1B, 2B и т.д.
-
Создание Совмещенных Корзин: Объедините все покупки клиента в единый набор. Например:
- Клиент 001: {1A, 2A, 1B, 2B}
- Клиент 002: {1A, 2A, 3B, 4B}
-
Применение Моделей: Используйте стандартные алгоритмы ассоциативного правила майнинга на объединенном наборе данных.
-
Анализ по Кодам: Вы можете фильтровать результаты по начальным символам (A или B), чтобы увидеть, какие конкретно товары ассоциированы между магазинами.
Заключение
Оба предложенных подхода способны эффективно выявлять ассоциации между покупками из разных магазинов. Выбор метода зависит от ваших данных и необходимых аналитических целей. Важно помнить, что аналогии между покупками в двух магазинах могут помочь в целевой рекламе или повышении кросс-продаж.
Используя эти методы, вы сможете извлечь ценные инсайты при помощи ассоциативного правила майнинга, позволяя тем самым вашему бизнесу оптимизировать свои стратегии продаж и повысить удовлетворенность клиентов.