Lære Forståelse av mekanismene i markedskurvmatrisen | Grunnleggende om assosiasjonsregler og transaksjonsanalyse

Sveip for å vise menyen

En market basket-matrise er en strukturert måte å representere detaljhandelstransaksjoner for analyse. I denne matrisen tilsvarer hver rad en unik transaksjon (for eksempel et kundekjøp ved kassen), og hver kolonne representerer en spesifikk vare tilgjengelig for salg. Matriserutene bruker binær koding: en verdi på 1 betyr at varen ble kjøpt i den transaksjonen, mens 0 betyr at den ikke ble kjøpt.

Definisjon

En market basket-matrise er en strukturert tabell som representerer transaksjonsdata innen detaljhandelsanalyse. Hver rad står for en enkelt transaksjon (for eksempel en kundes handlekurv), og hver kolonne representerer et spesifikt produkt eller vare tilgjengelig i butikken. Skjæringspunktet mellom en rad og en kolonne inneholder en verdi—typisk 1 eller 0—som indikerer om varen ble kjøpt i den transaksjonen.

Denne strukturen er grunnleggende for assosiasjonsregelutvinning fordi den gir en tydelig, kvantitativ oversikt over hvilke varer som kjøpes sammen på tvers av mange transaksjoner. Ved å analysere mønstre i denne matrisen kan man avdekke assosiasjoner, som å identifisere produkter som ofte kjøpes sammen eller oppdage hvilke varer som øker salget når de pakkes sammen.

For å forstå hvordan dette fungerer, vurder et lite sett med eksempeltransaksjoner:

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.

Først listes alle unike varer: Bread, Milk, Diaper, Beer, Eggs, Cola. Deretter opprettes matrisen ved å merke 1 hvis en vare forekommer i en transaksjon og 0 ellers. Resultatet er en tabell der hver rad er en transaksjon og hver kolonne er en vare, fylt med binære verdier for å indikere kjøp.

Denne matrisen er utgangspunktet for algoritmer som søker etter hyppige varegrupper og genererer assosiasjonsregler, og utgjør dermed en grunnstein i detaljhandelsanalyse.

Eksempel: Bygging av en market basket-matrise i Python

Følgende Python-kodeeksempel viser hvordan man kan konstruere en market basket-matrise fra transaksjonsdata:

En liste kalt transactions definerer hver handlekurv som en liste over varer kjøpt sammen;
Alle unike varer på tvers av hver transaksjon samles og sorteres i listen items;
Koden itererer over hver transaksjon og lager en rad med binære verdier: 1 hvis en vare er til stede i transaksjonen, 0 hvis ikke;
Disse radene kombineres til en matrise, som deretter konverteres til en pandas DataFrame ved hjelp av 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)

Denne DataFrame gir en tydelig og lesbar tabell der hver rad representerer en transaksjon og hver kolonne representerer et produkt. Du kan enkelt se hvilke varer som kjøpes sammen ved å se etter 1-ere i samme rad, noe som gjør det enkelt å analysere vareassosiasjoner.

1. Hvilket av følgende beskriver best formålet med en market basket-matrise i detaljhandelsanalyse?

2. Hva representerer vanligvis radene og kolonnene i en market basket-matrise?

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 1

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Seksjon 1. Kapittel 1