Oppiskele Markkinakori-matriisin toiminnan ymmärtäminen | Assosiaatiosääntöjen ja transaktioanalyysin perusteet

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Ostoskorimatriisi on jäsennelty tapa esittää vähittäiskaupan tapahtumia analysointia varten. Tässä matriisissa jokainen rivi vastaa yksittäistä tapahtumaa (esimerkiksi asiakkaan ostos kassalla) ja jokainen sarake edustaa tiettyä myynnissä olevaa tuotetta. Matriisin arvot käyttävät binäärikoodausta: arvo 1 tarkoittaa, että tuote ostettiin kyseisessä tapahtumassa, kun taas 0 tarkoittaa, ettei tuotetta ostettu.

Määritelmä

Ostoskorimatriisi on jäsennelty taulukko, joka esittää tapahtumatietoja vähittäiskaupan analytiikassa. Jokainen rivi kuvaa yksittäistä tapahtumaa (esimerkiksi asiakkaan ostoskoria) ja jokainen sarake edustaa tiettyä tuotetta tai artikkelia, joka on saatavilla myymälässä. Rivin ja sarakkeen leikkauspisteessä on arvo—yleensä 1 tai 0—joka ilmaisee, ostettiinko tuote kyseisessä tapahtumassa.

Tämä rakenne on keskeinen assosiaatiosääntöjen louhinnassa, koska se tarjoaa selkeän, määrällisen näkymän siitä, mitkä tuotteet ostetaan yhdessä useissa tapahtumissa. Analysoimalla tämän matriisin kuvioita voidaan löytää yhteyksiä, kuten tunnistaa tuotteita, joita ostetaan usein yhdessä, tai havaita, mitkä tuotteet lisäävät myyntiä niputettuina.

Tämän toimintaperiaatteen ymmärtämiseksi tarkastellaan pientä joukkoa esimerkkitapahtumia:

Transaction 1: Bread, Milk;
Transaction 2: Bread, Diaper, Beer, Eggs;
Transaction 3: Milk, Diaper, Beer, Cola;
Transaction 4: Bread, Milk, Diaper, Beer;
Transaction 5: Bread, Milk, Diaper, Cola.

Ensin listataan kaikki yksilölliset tuotteet: Bread, Milk, Diaper, Beer, Eggs, Cola. Sen jälkeen luodaan matriisi merkitsemällä 1, jos tuote esiintyy tapahtumassa, ja 0 muussa tapauksessa. Tuloksena on taulukko, jossa jokainen rivi on tapahtuma ja jokainen sarake on tuote, täytetty binäärisillä arvoilla ostosten osoittamiseksi.

Tämä matriisi on lähtökohta algoritmeille, jotka etsivät usein esiintyviä tuotejoukkoja ja muodostavat assosiaatiosääntöjä, ja se on vähittäiskaupan analytiikan peruspilari.

Esimerkki: Ostoskorimatriisin rakentaminen Pythonilla

Seuraava Python-koodiesimerkki havainnollistaa, kuinka ostoskorimatriisi muodostetaan transaktiotiedoista:

Lista nimeltä transactions määrittelee jokaisen ostoskorin listana yhdessä ostetuista tuotteista;
Kaikki yksilölliset tuotteet kerätään ja lajitellaan items-listaan;
Koodi käy läpi jokaisen transaktion ja luo rivin binäärisiä arvoja: 1, jos tuote on mukana transaktiossa, 0, jos ei ole;
Nämä rivit yhdistetään matriisiksi, joka muunnetaan pandas DataFrameksi käyttämällä pd.DataFrame.


              1234567891011121314151617181920212223
            
import pandas as pd

# Sample list of transactions (each transaction is a list of items)
transactions = [
    ['Bread', 'Milk'],
    ['Bread', 'Diaper', 'Beer', 'Eggs'],
    ['Milk', 'Diaper', 'Beer', 'Cola'],
    ['Bread', 'Milk', 'Diaper', 'Beer'],
    ['Bread', 'Milk', 'Diaper', 'Cola']
]

# Get a sorted list of all unique items
items = sorted({item for transaction in transactions for item in transaction})

# Create the market basket matrix
basket_matrix = []
for transaction in transactions:
    row = [1 if item in transaction else 0 for item in items]
    basket_matrix.append(row)

# Convert to pandas DataFrame for readability
df = pd.DataFrame(basket_matrix, columns=items)
print(df)

Tämä DataFrame tarjoaa selkeän, helposti luettavan taulukon, jossa jokainen rivi edustaa yksittäistä ostotapahtumaa ja jokainen sarake tuotetta. Voit helposti nähdä, mitkä tuotteet ostetaan yhdessä etsimällä 1-arvoja samalta riviltä, mikä helpottaa tuotteiden välisten yhteyksien analysointia.

1. Mikä seuraavista kuvaa parhaiten market basket -matriisin tarkoitusta vähittäiskaupan analytiikassa?

2. Mitä rivit ja sarakkeet tyypillisesti edustavat markkinakori-matriisissa?

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 1

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Osio 1. Luku 1