以下の項目を持ったデータになります。300上のデータ項目をきっちり合わせる必要はありませんが,上の項目を保持したテーブルを持っていれば,様々な分析用途に使えます。バスケット分析において最低限必要な項目を赤,あると良い項目を黒でリストアップしてみます:goods_id:アイテムを識別するID。):個人の1回の注文を識別するためのID(発注ID,レシートID,発注時間)または日付(発注日,同日内の購入を共起とみなす場合)です。goods_name:アイテムの名称。アイテム名で集計結果が出れば,人間にとっては理解しやすいアウトプットになります。sub_category:カテゴリ,サブカテゴリ。組み合わせが多すぎる場合はその上位階層であるカテゴリ,サブカテゴリを共起計算に用います。member_id:会員を識別するID。バスケット分析を,1回の買い物単位での同時購入ではなく,メンバー単位で行う際に必要となります。amount:アイテムの注文個数です。掛け合わせで購入額で重みをつけて共起計算する際に使います。price:アイテムの(購入時での)価格。|まず,アイテム単体の登場回数を別個で集計しておきます。バスケット分析を行う場合には共起係数を計算するために,アイテムごと単独での登場回数が必要になります。|頭の体操編の課題8を思い出して下さい。以下のクエリは個人の1回の注文で同時に購入されたアイテム群から作られるペアの組み合わせを列挙し,各ペアの共起回数を,全ての注文で足し合わせる事で算出しています。年ごとにバスケット分析を行っています。下の図はセレクトボックスで年を切り替えることができます。共起回数の大きさをバブルの大きさと色で表した散布図Top50共起回数は,アイテムのどちらか登場回数が大きい方にひきずられて大きくなってしまう傾向があります。少数同士のペアで共起性の強いものはこの指標では見つけることができません。(尺度)をあらわす指標は代表的なものとして以下の3つが挙げられます。それぞれの係数に優劣はありません。これらの係数のそれぞれの特徴を把握し,うまく使い分ける事が肝要です。)アイテムの登場回数をx軸,y軸に,Simpson係数の大きさをバブルの大きさと色で表した散布図Simpson係数の大きさをバブルの大きさと色で表した散布図Top50Simpson係数の分母は値の小さい方のアイテムAの登場回数を取るので,共起回数と少ない方のアイテムの登場回数が近ければ近いほどこの係数は大きくなります。ゆえにSimpson係数の大きいペアの小さい方のアイテムAは,単独では登場せずに必ず他のアイテムと共起して現れてくる特殊なアイテムを表現しています。下図のように,小さい方のアイテムが大きい方に深く入り込んでいる場合にSimpson係数は極めて高くなります。)アイテムの登場回数をx軸,y軸に,Cosine係数の大きさをバブルの大きさと色で表した散布図Cosine係数の大きさをバブルの大きさと色で表した散布図Top50Cosine係数は,ペアの単独での登場回数がほぼ近い関係のもので共起回数が多いものを発見してくれます。どちらかの登場回数に引っ張られる共起回数や,少ない方に引っ張られるSimpson係数に比べてバランスの良い係数となっています。)アイテムの登場回数をx軸,y軸に,Dice係数の大きさをバブルの大きさと色で表した散布図Dice係数の大きさをバブルの大きさと色で表した散布図Top50Dice係数もCosine係数と同様の性質を持っています。分析(応用編3)「共起」から「遷移」へTD_SESSIONIZEからTD_SESSIONIZE_WINDOWへの移行コメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。