05:56フォローする(メンバー単位)「このグッズを買ったメンバーはこのグッズも買ってます」トレジャーデータのバスケット分析は非常に柔軟です。メンバー単位で共起回数,共起度を見ていきましょう。Ranking絶対数(共起回数)で共起を見る(ただし人気グッズの個数に引っ張られてしまうペア達)まずは,純粋な共起回数で上位を見てみましょう。アイテムが片側として出現しています。これはこのアイテムそのものの売上点数が非常に大きいために,一緒に購入されたグッズの共起回数も自ずと高くなってしまってしまい,偏りがあります。絶対数(共起回数)で共起を見る(ただしペアに偏りがないものを優先)そこで,グッズ1とグッズ2の数の比率が5倍以内のペアのみを抽出するように工夫してみましょう。係数で上位を見てみます。係数では,片方のグッズが買われるともれなくもう片方のグッズが一緒に付いてくるペアを見つけ出します。係数で上位を見てみます。今度はメンバー単位ではなく,カート単位で共起を見ていきます。なすベクトルのなす角度の近さで共起を見る(前者2つより無難なペアを抽出)(遷移)このグッズを買ったユーザーは,次の買い物でこれを買っています「共起」の概念と似たもので「遷移」があります。こちらはメンバー単位で,同時購入ではありませんが次の買い物で買われた時系列の異なる共起ペアを求めます。絶対数(遷移回数)で遷移を見る(リコメンド実施後の効果測定)前年度より今年度,共起が増えたペアバスケット分析の結果を元にリコメンデーションを実施した場合には,実施前と実施後で効果(共起が増えたかどうか)を比べることも重要です。ここでは年単位で前年度と今年度のグッズごとの共起の変化をみています。バスケット分析(★★★)カートに関する分析トレジャーデータで実践:バスケット分析(頭の体操編)メンバーアクティビティに関する分析トレジャーデータで実践:バスケット分析(応用編2)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。