Analysieren Sie Transaktionsdaten wie Produktkäufe und das Auftreten von Ereignissen, um diejenigen zu identifizieren, die voneinander abhängig sind oder dazu neigen, gemeinsam aufzutreten. Es werden unter anderem Kennzahlen wie die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Artikeln/Ereignissen basierend auf dem Auftreten anderer Artikel/Ereignisse erstellt.
Beachten Sie, dass die Daten im Listenformat vorliegen müssen, wobei jede Zeile die Kunden- oder Transaktions-ID (in einer Spalte) und den Artikel oder das Ereignis (in einer anderen Spalte) identifiziert.
Assoziationsanalyse
- Wählen Sie in einer geöffneten JMP® - Datentabelle „Analysieren > Screening > Assoziationsanalyse“ aus.
- Wählen Sie unter „Spalten auswählen“ eine kategoriale Variable aus und klicken Sie auf „Element“ (kategoriale Variablen haben rote oder grüne Balken).
- Wählen Sie die Variable aus, die die Transaktions-ID darstellt, und klicken Sie auf AUSWEIS .
- Übernehmen Sie die Standardeinstellungen (unten links) und klicken Sie auf OK . JMP stellt standardmäßig die folgenden Ergebnistabellen bereit:
- Häufige Objektsätze: Die Liste der Objektsätze, deren Unterstützung (Anteil der Vorkommen) den im Startfenster angegebenen Mindestwert überschreitet.
- Regeln: Assoziationsregeln, die die im Startdialogfeld angegebenen Anforderungen hinsichtlich Mindestunterstützung, Mindestvertrauen, Mindestauftrieb, maximaler Antezedenzien und maximaler Regelgröße erfüllen.
Hier haben wir die Tabellen in aufsteigender Reihenfolge nach Elementsatz und Bedingung sortiert. Um eine Tabelle zu sortieren, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Tabelle, wählen Sie Nach Spalte sortieren , wählen Sie die gewünschte Spalte aus, aktivieren Sie Aufsteigend und klicken Sie auf OK .
Interpretation:
- Die minimale Unterstützung beträgt 0,1 und die minimale Konfidenz 0,4 (siehe Standardeinstellungen oben). Daher erscheint ein Artikelsatz in keiner der Listen, es sei denn, er wird von mindestens 10 % der Kunden gekauft (dies ist die Unterstützung). Darüber hinaus erscheint er nicht in der Regelliste, es sei denn, in mindestens 40 % der Fälle wird ein Folgeartikel gekauft (dies ist die Konfidenz). Beispielsweise wurden Äpfel und Avocados in 14 % der Fälle zusammen gekauft. Und wenn ein Kunde sowohl Äpfel als auch Avocados kaufte, kaufte dieser Kunde in 81 % der Fälle auch ein Baguette.
- Die maximale Anzahl von Antezedenzien beträgt 3 und die maximale Regelgröße 4. Daher enthält die Regelliste nur Bedingungen mit drei oder weniger Elementen und keine Regel umfasst mehr als 4 Bedingungen und Folgeelemente (kombiniert).
- Der minimale Lift beträgt 1,2. Der Lift, also das Verhältnis von Konfidenz zu Support, misst, wie viel wahrscheinlicher (oder unwahrscheinlicher) es ist, dass ein Kunde den Folgeartikel kauft, wenn er bereits die Bedingungsartikel kauft, verglichen mit der allgemeinen Wahrscheinlichkeit, den Folgeartikel zu kaufen. Beispielsweise beträgt der Lift für Äpfel, Avocado und das daraus resultierende Baguette 2,058. Dies bedeutet, dass Kunden mehr als doppelt so wahrscheinlich ein Baguette kaufen, wenn sie auch Äpfel und Avocados kaufen.
Example: Grocery Purchases.jmp (Help > Sample Data Folder)Beispiel: Grocery Purchases.jmp (Hilfe > Beispieldatenordner)
Weitere Informationen finden Sie unter „Prädiktive und spezialisierte Modelle“ > „Assoziationsanalyse“ in der JMP-Hilfe .
