¿Marketing & Ciencia de datos? - CURSO GRATIS!!

 

               ¿Marketing & Ciencia de Datos?

Durante la última década, el consumo de información en línea se ha disparado drásticamente debido a la amplia asequibilidad de la World Wide Web. Se estima que hay más de 6 mil millones de dispositivos conectados a Internet en este momento. Cada día se generan alrededor de 2,5 millones de terabytes de datos. Para 2020, por cada persona, se crearán 1,7 MB de datos por segundo.

" ¿Qué tienen en común las recomendaciones de productos de Amazon y las sugerencias de películas de Netflix? Ambos confían en Market Basket Analysis, que es una poderosa herramienta para traducir grandes cantidades de transacciones de clientes y ver datos en reglas simples para la promoción y recomendación de productos. En este curso, aprenderás a realizar un análisis de la cesta de la compra mediante el algoritmo Apriori, métricas estándar y personalizadas, reglas de asociación, agregación y poda, y visualización. Luego, reforzará sus nuevas habilidades a través de ejercicios interactivos, creando recomendaciones para una pequeña tienda de comestibles, una biblioteca, un vendedor de libros electrónicos, un minorista de regalos novedosos y un servicio de transmisión de películas. En el proceso, descubrirás estadísticas ocultas para mejorar las recomendaciones para los clientes. " - DataCamp.

Hablaremos sobre el análisis de la cesta de compra o también conocido como market basket , así que comencemos con un ejemplo simple:

Una pequeña librería tiene cuatro géneros:

• Ficción.
• Biografia.
• Poesía.
• Historia.

Debido al diseño de la tienda, los géneros deben agruparse en dos pares de secciones.

                                                                           SECCIÓN 1:

SECCIÓN 2:

El dueño de la librería no sabe cuál es la mejor manera de acomodar los diferentes tipos de libros, por lo que viene con nosotros y nos pregunta ¿Cuál es la mejor manera de acomodar los libros?.Para responder esta pregunta comenzaríamos solicitando los datos de ventas, afortunadamente , el dueño de la tienda ha registrado los datos de ventas en un formato conveniente para el procesamiento de datos , donde cada fila contiene una ID única asociada con cada transacción y una lista de artículos, donde en este caso los           artículos , son los géneros de libros que un cliente ha comprado .

DataFrame de ventas 

Una cosa que podemos notar es que no se repiten elementos en una transacción, esto se debe a que solo consideramos artículos únicos en el análisis de la cesta de la compra.Entonces ¿Qué es el análisis de mercado y qué papel juega en el problema establecido?

Primero , nos brinda herramientas para identificar qué productos son más frecuentes comprados juntos , como libros de biografías e historia o libros de ciencia ficción y poesía.

Segundo, nos proporciona los medios para construir recomendaciones útiles basadas en estos hallazgos, como qué géneros deben ubicarse cerca del otro en el diseño de la tienda.

El análisis de la cesta de compra es una herramienta analítica versátil, se puede utilizar para construir motores de recomendación como los de Netflix, mejorara las recomendaciones de productos para sitios de comercio, venta cruzada de productos en tiendas minoristas , mejorar la gestión de inventario y seleccionar artículos para aumentar las ventas.

El análisis de la cesta de compra se estructura en torno al uso de algo llamado reglas de asociación, estas nos dicen que los artículos son asociados entre si, tal ves por que ciertos productos se compran con frecuencia.

Dichas reglas toman la forma de una relación entre dos conjuntos de elementos, donde el primero se llama antecedente y el segundo consecuente.Si por ejemplo encontramos que comprar libros de ciencia ficción está asociado con comprar biografías, entonces lo diremos como "si es ficción entonces biografía".

Si te gustaría seguir aprendiendo como aplicar este algoritmo y muchos mas , te invito a que visites el link del curso, donde continuamos con la explicación del tema y lo aplicamos a un DataSet real.

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IMPORTANTE: Por el momento solamente tengo completado un proyecto que es el análisis de anuncios, con el tiempo subiré el curso de Market Basket.