《购物篮分析》ppt课件

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1、第五章購物籃分析MarketBasketAnalysis雖然購物分析的主要資料來源是零售業，但是它仍然可以應用在其他的行業中:●如果消費者使用信用卡消費，我們將可以推知他們下一項會購買的商品。●電話使用者最常選用的附加功能，可以幫助我們決定配套方案。●消費者的常用銀行服務，可以幫助我們找出他們會要的其他服務。●異常的保險配套方式可能是詐欺的跡象，提醒我們進行深入調查。●依據患者的病歷，我們可以判定他們使用特定治療方式發生併發症的可能機會。購物籃分析的三大特點有用的-包含高品質的有效情報●在禮拜四，消費者通常同時購買尿

2、布和啤酒。明顯的-該行老手已經知道的事●消費者簽定維修協定後，通常會買大型家電用品。無法理解的-看起來沒有合理解釋的●當一個大型的五金行開幕後，最常賣出的商品之一是馬桶蓋。虛擬標籤(VirtualItems)虛擬標籤可以幫助描述一筆交易，但它們並不是真的分類項可以幫助比較差異Example:健怡可樂低糖百事可樂<<低糖蘇打水>>可口可樂百事可樂<<蘇打水>>Confidence、Support交易紀錄客戶商品1柳橙汁、蘇打飲料2牛奶、柳橙汁、玻璃清潔劑3柳橙汁、清潔劑4柳橙汁、清潔劑、蘇打飲料規律條件結果有蘇打飲料,

3、必有柳橙汁–100%有柳橙汁,必有蘇打飲料–50%Confidence—在A事件發生的狀況下，同時發生A、B事件的機率=條件機率=P(B∣A)Support—在所有事件發生的狀況下，同時發生A、B事件的機率=P(B∩A)使用購物籃分析的基本流程選擇正確的組合*組成的item是取決於各行業所需*分類法–商品分類*去除雜質使用購物籃分析的基本流程計算超過門檻的商品*Support-P(A∩B)*Confidence-P(BlA)定義threshold大小分析機率取得規則規則(如果條件句，則結論句)表8.5商品及其組合的

4、機率：表8.6規則的信心水準信心水準最的就是最好的規則，所以我們似乎應該選「如果B和C則A」。但是這裡有點問題，這個規則事實上比隨便說A會出現在交易中還糟。A在45%的交易中出現，但是該規則只有33%的信心水準，規則比隨便猜猜還糟。這種情況就要利用一技巧-「增益」(Improvement)。增益能告訴我們，一條規則在預測結果時能比隨機發生的機會好多少。公式如下：當增益效果大於1時，那麼最後的結果會在預期結困的基礎上比單純亂數好;但是當數值小於1時，效果就很差了。表8.7顯示了三種規則的增益效果和最高增益的增益效果。表

5、8.7規則的增益效果當增益效果小於1時，否定陳述句會引出一條比較好的規則。例如:如果B和C，則A=>有0.33的信心水準;如果B和C，則~A=>會有0.67的信心水準。P(~AlB∩C)=0.67I(~AlB∩C)=0.67/0.55=1.22連續時間序列分析購物籃分析主要發生同一時間的事件，在特定時間點發生的事時間序列資料(Timeseriesdata)通常建立在顧客的基本資料上，才能找出同一個人的不同交易紀錄跨時綜覽(TimeWindows)一般將一個月發生的交易全都簡化紀錄為單筆紀錄。可以幫助我們了解行為模式。

6、Example:滿意：(存款、提款)不滿意：(存款、提款、查詢餘額、結算、取消帳戶)