R语言机器学习案例，超市购物分析和预测顾客购买趋势，第一章：检测和预测趋势

本文分析篇幅略微详细将分为几个章节来阐述，后面不断更新！从检测和预测趋势，到市场购物篮子分析，评估产品列阵矩阵......希望对各位喜欢同学有帮助。

背景介绍

我们将处理零售店、商它们店和电子商务市场如今面临的一个复杂问题。随着现代技术的发展和革新，我们甚至不用任何光顾实体店，在家通过网络或提供购物功能的专用 APP 进行购物，这些已经成为相对舒适在顾和愉快的经历。随着大量零售店、商店、商城和卖家的出现，竞争变得越来越激烈。为了吸引顾客，他们不得不使用他们能搜集得到的关于个人特征、购物模式等所有的客户数据，可以通过机器学习技术，尝试使购物对于毎个人而言都变得越来越个性化。你或许想知道机器学习如何能使购物体验对于毎位用户而言变得更加个性化。问题的点涉答案基于两个要素：数据和算法。通过二者的结合，零售店可以找到顾客购买的趋势产品、顾客的好恶、销售量的高峰和谷底的时间、人们趋向于购买的混合商品的趋势，以及其他零售店出售同类商品的评论和价格。零售店拥有自己的数据科学团队，汇总数据并使用不同的机器学习算法进行处理，帮助他们分析产品趋势，建立推荐引擎，预测顾客最有可能购买的商品，并基于顾客的兴趣和购买历史进行推荐。
本章将着重于建立基于产品的推荐系统，该算法关注顾客的购物交易数据，我们根据这些数据观察顾客购买的产品组合的通用模式，发现和预测顾客最有可能购买的商品以及他们过去购买的商品。在本章中，我们将主要关注以下几种技术：

• 产品列联矩阵的评估
• 频繁项集生成
• 关联规则挖掘

然而，应用关联规则和模式挖掘的趋势分析有其自身的限制。它们无法基于顾客的属性（例如：兴趣，心情，身体状况等），他们已购和评价的商品，对每个顾客提供更个性化的购物体验。该算法在建立推荐引擎的时候，同时考虑产品的特征和用户特征。

最有趣的是，所有的零售店和电子商务市场，例如 Staples , Macy ’ s 、亚马逊（ Amazon )、 inkart 、阿里巴巴（ Alibaba 、 Rakuten 、 Lazada 等），都有他们自己的数据科学团队，帮助人们解决大量（包括我们之前讨论）的问题。他们利用所有顾客的数据，包括来自于顾客购物交易、产品库存、交货、服务水平协议、评论、广告、点击率、跳出率、定价数据以及许多其他来源的数据。他们对这些数据进行处理，并将其输人到基于机器学习算法的引擎中，生成数据驱动的洞察力，为企业增加销售和利润。现在这些无疑是当下市场中的一个执点领域。下面让我们深人了解一些能够帮助人们做出这些伟大的数据驱动决策的机器学习技术和算法！

1.检测和预测趋势

我们将探讨我们所说的趋势的准确含义，以及零售商如何对这些趋势进行检测和预测。基本上，在零售方面，趋势可以定义为在一段时间内存在的特殊模式或行为。至不用它们可能包括在短时间或者长时间内销售的产品或产品组合。举一个简单的例子，在进入适任何一个电子商务市场商城的货架之前，就已经被预定并脱销的畅销智能手机；或者经常在顾客购物篮或手推车中发现的像经典的啤酒与尿布这样的商品组合！

我们如何才能进行购物车分析，或者开始检测和预测购物趋势？正如之前所介绍的，数据，可以通过正确的数据和算法的组合获得结果。假设我们正经营一个大的零售连锁店。首先，我们需要追踪发生在商店和网站上的每一笔交易。我们需要从收集数据点开始，这些数据点涉及购买的商品、脱销的商品、一起购买的商品组合以及顾客交易等。

一旦有了这些数据，我们就可以开始处理、标准化数据，并将其汇总成机器可读的形其他式，使机器学习算法能够容易地处理这些数据，并给出基于购物趋势的产品推荐。有许多种机器学习算法能够帮助我们分析购物交易数据，并基于购物趋势进行产品推荐。在这些算法中，最著名的算法是市场购物篮分析（ market basket analysis )。有趣的是，这些算法使用统计和机器学习的概
根据心，例如概率、支持度、置信度、提升度、模式检测等，确定哪些商品经常被一起购买，
以及这些可以帮助我们分析购物交易并检测和预测趋势。如果我们运营一个零售连锁店，这些将最终帮助我们为顾客建立商品推荐系统，同时也能做出更明智的商业决定！请注意，我们在这些算法中所使用的数据只能是纯粹的基于购买交易的数据。
在我们进入建立算法来分析购物篮和交易之前，让我们先来看一看市场购物篮分析的其止含义，以及与之相关的一些概念。

下一章：2.市场购物篮与分析