update.題名の通りkaggleのkernelsを和訳したものです。自分の勉強の備忘録をまとめていきます。データ分析に携わる誰かのお役に立てれば幸いです。和訳とか得意じゃないので間違っていたらごめんなさい。Instacartを和訳していきます。Competitionでの皆様の幸運をお祈りします!これはコンペティションデータセットの最初の探索的データ分析です。Instacartにはレコメンド機能があり、ユーザーに再度購入する可能性がある商品を提案します。ここでの目的は、どの商品が次に注文されるかを予測することです。データセットは、6つのcsvファイルに分散された約340万件の食料品の注文に関するデータで構成されています。fread('../input/departments.csv')ファイルの内容を見てみましょう。データを見るこのファイルには、データセット内のすべての注文のリストが含まれます。set内にあり、そのうち10個は事前注文であることがわかります。orders.csvは、注文された商品については教えてくれません。これはorder_products.csvに含まれています。...変数を再コーディングいくつかの変数のデータ型を変更します。文字型をファクタ型に変換する必要があります。as.factor(department))いつ注文するのでしょうか?ユーザーが食料品をオンラインで購入するときの時間を見てみましょう。注文量には時間帯の影響があります。ほとんどの注文は8.00-18.00の間です。曜日で見ると明確な効果があります。ほとんどの注文は0日目と1日目です。残念ながら、どちらの日がどの値を表しているかについての情報はありませんが、週末であると仮定しておきます。geom_histogram(stat="count",fill="red")リピートサイクルは?だいたい1週間でリピートしていることがわかります。geom_histogram(stat="count",fill="red")先行注文はいくつあるのか?常に少なくとも3つの先行注文があることがわかります。color="red")商品をいくつ購入するか?注文に含まれる商品の数を見てみましょう。だいたい5個程度を注文することがわかります。これらの分布は、訓練セットと先行注文セットとの間で比較可能です。coord_cartesian(xlim=c(0,80))ベストセラーは何か?最も頻繁に販売される商品を見てみましょう(トップ10)。明らかにバナナといえます。element_blank())どの程度同じ商品を注文しているのか?59%の商品が再注文されているようです。geom_bar(stat="identity")最も再注文される商品これは本当に興味深いものです。これらの10商品は再注文の可能性が最も高いです。element_blank())+coord_cartesian(ylim=c(0.85,0.95))どの商品を最初にカートに入れるのか?ユーザーは多目的タオルをかなり確信が高く思えます。購入した場合は、66%の確率でカートに入れます。ユーザーが同じ日に再び注文すると、同じ商品をより頻繁に注文することがわかります。30日が過ぎると、ユーザーは新しいものを順番に試している傾向があります。当然のことながら、注文数の多い製品は並べ替えが容易です。天井効果があるようです。geom_bar(stat="identity")再注文されたオーガニックと非オーガニックの商品ユーザーはどの程度、オーガニックと非オーガニックの商品を再注文するのでしょうか。ggplot(aes(x=organic,fill=organic,y=mean_reordered))+geom_bar(stat="identity")商品ポートフォリオの可視化ここでは、instacartsの商品ポートフォリオの構造を視覚化するために{treemap}パッケージを使用します。合計で134セルを含む21のブロックがあります。"#FFFFFF")ブロック/セルには、いくつのユニークな製品がありますか?ブロックのサイズは、各カテゴリの商品数を表します。Rtreemap(tmp,index=c("department","aisle"),vSize="n",title="",palette="Set3",border.col="#FFFFFF")ボックス/セルの商品はどれくらいの頻度で販売されてるか?ボックスのサイズは売上数を表します。Rtreemap(tmp2,index=c("department","aisle"),vSize="sumcount",title="",palette="Set3",border.col="#FFFFFF")ユーザーの習慣を探索ここでは、同じ商品をいつも再注文する顧客を探します。検索するために、再注文された商品の割合が正確に1であるすべての注文(最初の注文は除く)を調べます。実際、3,487人のユーザーが存在し、常に再注文しているだけであることがわかります。クールなユーザーはid#99753であり、再注文された商品のみを含む97の注文をしています。それは私が強い習慣と呼ぶものです。彼または彼女はオーガニックミルクが好きなようです。Milk訓練データの中でこのユーザーの注文を見てみましょう。Milk"を購入すると思います。Milkハハハ...100%の確率で予測成功です。