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1、第五章購物籃分析Market Basket Analysis,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
2、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(Virtual Items),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,可口可樂百事可樂,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,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=
3、P(BA)Support在所有事件發生的狀況下，同時發生A、B事件的機率=P(BA),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(AB)*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
4、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(A l BC)=0.67 I(A l BC)=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(Time series data)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(Time Windows),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。Example:滿 意：(存款、提款)不滿意：(存款、提款、查詢餘額、結算、取消帳戶),
