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24. Aula 24 - Regras de Associação: Algoritmo Apriori
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Curso: Ciência de Dados - Do Zero a Iniciante - 24. Aula 24 - Regras de Associação: Algoritmo Apriori

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  • 8 hours of video
  • Certificate of completion
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ⇒Aprofunde seus conhecimentos em estatística e ciência de dados com meu livro: •https://maironchaves.manus.space/ ⇒Podcast de apresentação do livro: •https://www.youtube.com/watch?v=8QoNOpgDWqY ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 📊 Resumo do Vídeo: "Curso Ciência de Dados - Do Zero ao Iniciante (Aula 24: Regras de Associação - Algoritmo Apriori)" Nesta aula, StatiR apresenta as regras de associação, uma técnica para identificar padrões em dados categóricos, como os usados em sistemas de recomendação. O algoritmo Apriori é introduzido para calcular métricas como suporte, confiança e alavancagem, essenciais para entender associações frequentes entre itens. 🌟 1. O que são Regras de Associação? Definição: Conjunto de modelos matemáticos que identificam relações entre itens em dados categóricos. Exemplo: "Se um cliente compra pão, ele também compra manteiga." Características: Oferece padrões fáceis de interpretar. Muito utilizado em sistemas de recomendação, como em e-commerce, serviços de streaming e supermercados. 📈 2. Aplicações Práticas Sistemas de Recomendação: E-commerce: Recomendação de produtos relacionados ("Clientes que compraram X também compraram Y"). Streaming: Recomendação de músicas e filmes com base no histórico do usuário. Análise de Carrinhos de Compras: Identificar produtos frequentemente comprados juntos, como pão, leite e café, para otimizar o layout de supermercados. Estratégias de marketing, como promover produtos complementares. Manutenção Preditiva: Identificar falhas associadas em componentes de máquinas para manutenção preventiva. 🧮 3. Métricas Fundamentais Suporte: Mede a frequência de ocorrência de um conjunto de itens. Exemplo: "Pão e manteiga aparecem juntos em 40% dos cupons." Confiança: Mede a probabilidade de que um item seja comprado dado que outro já foi. Exemplo: "Entre os clientes que compraram pão, 50% também compraram manteiga." Alavancagem (Lift): Mede o quanto a compra de um item aumenta a probabilidade de compra de outro. Exemplo: "A compra de pão aumenta em 25% a chance de compra de manteiga." 🔧 4. Algoritmo Apriori Funcionamento: Identifica combinações frequentes de itens nos dados (ex.: pão e manteiga). Calcula suporte, confiança e alavancagem para essas combinações. Baseado em dados transacionais, como registros de vendas ou históricos de compras. Exemplo Prático: Dataset: Transações de supermercado. Passos: Calcular o suporte para cada combinação de itens. Avaliar a confiança entre pares de itens. Identificar alavancagem para prever itens recomendados. 🚀 Explore e Aprofunde-se Além da Aula Teste o Algoritmo no Seu Contexto: Aplique o Apriori para identificar associações em um dataset diferente, como histórico de chamados de suporte técnico ou recomendações de livros. Simule Estratégias de Negócio: Otimize o layout de um supermercado ou crie campanhas baseadas em itens complementares. Expanda os Limites: Use o Apriori para explorar padrões complexos em dados grandes, ajustando hiperparâmetros como suporte mínimo.

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