3.5 小売データの分析への使用
小売分析では、相関ルールおよび相関モデルが頻繁に使用されます。
相関ルールは、ルールまたは項目セットともに集計を計算するように拡張されています。
3.5.1 例: 集計の計算
この例では、顧客の食料品購入および利益データを使用して集計を計算する方法を示します。
食料品店データの集計の計算
食料品店に次のデータがあると仮定します。
表3-2 食料品店データ
顧客 | 品目A | 品目B | 品目C | 品目D |
---|---|---|---|---|
顧客1 | 購入(利益$5.00) | 購入(利益$3.20) | 購入(利益$12.00) | NA |
顧客2 | 購入(利益$4.00) | NA | 購入(利益$4.20) | NA |
顧客3 | 購入(利益$3.00) | 購入(利益$10.00) | 購入(利益$14.00) | 購入(利益$8.00) |
顧客4 | 購入(利益$2.00) | NA | NA | 購入(利益$1.00) |
各顧客のバスケットは、トランザクションとして表示できます。店舗の管理者は、特定の相関ルールだけではなく、そのようなルールが存在する場合、集計された利益にも関心があります。
この例では、顧客1と顧客3の相関ルールの1つは、(A, B)=>Cとなります。このルールと合せて、店舗管理者は、次の項目を知りたいと場合があります。
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このルールに出現する品目Aの利益合計
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このルールに出現する品目Bの利益合計
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このルールに出現する結果としてのCの利益合計
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このルールに出現する全品目の利益合計
このルールの場合、品目Aの利益は$5.00 + $3.00 = $8.00、品目Bの利益は$3.20 + $10.00 = $13.20、結果のCの品目は$12.00 + $14.00 = $26.00、前件の項目セット(A, B)は$8.00 + $13.20 = $21.20です。ルール全体の利益は、$21.20 + $26.00 = $47.40です。