Ассоциативные правила

Описание

Обработчик выявляет ассоциативные правила в транзакционных данных. Примером такого правила служит утверждение, что покупатель, приобретающий 'Хлеб' (условие правила), купит и 'Молоко' (следствие правила) с вероятностью 75%. Транзакцией в данном примере является чек продажи, содержащий список приобретенных товаров, а каждый товар в чеке является элементом транзакции. При поиске ассоциативных правил применяется алгоритм FP-Growth.

Наряду с анализом основных данных транзакций возможно учитывать и вспомогательные. Например, если транзакцией является чек, а элементами — товары, то в качестве вспомогательных данных могут быть использованы: пол покупателя, возраст, регион, сезон и т.д. Фактически вспомогательные данные рассматриваются алгоритмом как еще одни элементы транзакций, и обозначение "вспомогательные" они имеют лишь в контексте аналитической задачи. Поскольку вспомогательные данные чаще представляются в источниках данных как дополнительные атрибуты транзакций, обработчик имеет отдельный вход для их приема.

Для получения результирующих наборов требуется предварительное обучение обработчика.

Вход

  • Входной источник данных (таблица данных). Необязательный.
    Порт ожидает набор данных со столбцами идентификаторов и элементов транзакций.
  • Вспомогательные данные (таблица данных). Необязательный.
    Принимает дополнительные элементы транзакций, которые возможно учитывать при расчете ассоциативных правил.

Требования к принимаемым данным

Примеры входных наборов:

Входной источник данных:

Идентификатор транзакции Элементы транзакции
Чек №000001 Хлеб
Чек №000001 Молоко
Чек №000001 Масло
Чек №000002 Хлеб
Чек №000003 Хлеб
Чек №000003 Молоко

В отличии от таблицы, принимаемой портом "Входной источник данных", элементы транзакций вспомогательных данных должны располагаться в строках, а не в столбцах. Таким образом, структура таблицы предполагает наличие одного поля идентификатора транзакций и одного или более полей элементов транзакций.

Вспомогательные данные:

Идентификатор транзакции Пол покупателя Возраст Регион Сезон
Чек№000001 м 20-30 Московская обл. 1
Чек№000002 ж 40-50 Калининградская обл. 2
Чек№000003 ж 30-40 Орловская обл. 1

В настройках портов следует выставить параметр "Назначение" для полей участвующих в обработке. Параметр может принимать значения: Неиспользуемое, Транзакция, Элемент. Идентификаторы и элементы транзакций могут быть представлены только дискретными данными.

Выход

  • Популярные наборы (таблица данных). Наборы элементов, наиболее часто встречающиеся в транзакциях (частые наборы).
  • Ассоциативные правила (таблица данных). Выявленные ассоциативные правила и их показатели: поддержка, достоверность, лифт.
  • Применение правил (таблица данных). Содержит транзакции входного набора данных, в которых срабатывают выявленные правила.

Мастер настройки

Включает следующие группы параметров:

Частые наборы

Задаются условия, по которым определяются частые предметные наборы — наборы элементов, наиболее часто встречающиеся в транзакциях. В дальнейшем только эти наборы участвуют в формировании правил:

  • Минимальная поддержка, % — минимальная частота, с которой набор встречается в транзакциях (значение 0 до 100).
  • Исключать элементы с поддержкой, больше максимальной — элементы, которые слишком часто встречаются в транзакциях, как правило, не несут информации о закономерностях сочетания с ними других элементов. Для их определения и исключения из частых наборов задается:
    • Максимальная поддержка, % — максимальная частота, с которой элемент встречается в транзакциях (значение от 0 до 100).
  • Содержащие выбранные элементы — задает поля вспомогательного набора данных, содержащие дополнительные элементы транзакций.
  • Исключать одиночные наборы — исключает наборы из одного элемента;
  • Максимальное число элементов — задает максимальное количество элементов в наборе (максимальная мощность набора).

Ассоциативные правила

В результирующий набор попадают правила, удовлетворяющие следующим условиям:

  • Минимальная достоверность правила, % — позволяет отсеять наименее точные правила (значение от 0 до 100).
  • Минимальный лифт правила — значение лифта > 1 косвенно подтверждает значимость правила, поскольку говорит о положительной связи двух предметных наборов (условия и следствия правила). Значение лифта, равное или меньшее 1, говорит об отсутствии или отрицательной связи. Задавая минимальную величину лифта, можно отсеять наименее значимые правила.
  • Максимальное число следствий — максимальное количество элементов в наборе, представляющем следствие правила.

results matching ""

    No results matching ""