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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 25: Algoritmo Apriori com o R)" Nesta aula prática, StatiR explora a implementação do algoritmo Apriori no R, utilizando um dataset de transações de supermercado. A abordagem destaca a extração de padrões e regras de associação para sistemas de recomendação, com foco em análise prática e visualização interativa. 💻 1. Configuração Inicial Bibliotecas Utilizadas: arules e arulesViz para execução do algoritmo e visualização de resultados. Carregando o Dataset: Dataset usado: groceries (cestas de compras). Composição: 9.835 transações, onde cada linha representa um cupom de compras. 🔧 2. Implementando o Algoritmo Apriori Preparação do Modelo: Definir suporte, confiança e lift mínimos: R Copiar código regras = apriori( data = groceries, parameter = list(supp = 0.01, conf = 0.2) ) O suporte mínimo foi definido como 1%, e a confiança mínima como 20%. Resultados: O algoritmo retornou 232 regras de associação. 📈 3. Visualização das Regras Scatter Plot: Permite visualizar suporte, confiança e lift para cada regra. Exemplo: "Ovos" e "leite" aparecem juntos em 3% das transações. A compra de ovos aumenta em 1,85 vezes a chance de compra de leite. Grafo Interativo: Mostra conexões entre itens. Exemplo: "Frutas tropicais" e "vegetais de raiz" têm lift de 1,84, indicando forte associação. Produtos específicos podem ser filtrados, como "iogurte", para visualizar associações diretas. 📊 4. Ajustando Parâmetros Minimizando Regras Vazias: Adicionar restrição para tamanho mínimo de regras: R Copiar código apriori(data = groceries, parameter = list(minlen = 2)) Expandindo Combinações: Configurar o máximo de itens em uma regra com maxlen. Exemplo: Analisar trios de produtos, como "pão", "leite" e "manteiga". 🚀 Explore e Aprofunde-se Além do Vídeo Aumente o Impacto do Apriori: Teste datasets próprios, como históricos de compras online ou dados de manutenção industrial, e aplique as regras para insights personalizados. Combine Apriori com Visualizações Personalizadas: Utilize o ggplot2 para criar gráficos avançados, destacando padrões específicos para relatórios executivos. Automatize Recomendações: Use as regras de associação como base para construir sistemas de recomendação dinâmicos em lojas ou plataformas digitais.
