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すべてのユーザーの行動の観察はできないため、似たユーザーをセグメント（Segment）に分類し、観察すべきセグメントを選定します。優良化の要因となる行動特性を把握するには、優良化している会員と優良化していない会員との間に存在する違いを比較観察すればよいので、観察すべきセグメントとはその二つになりますが、もう少し絞り込むために優良化との相関が強いサブセグメントを見つけます。例えば、優良化と高齢者の相関が強ければ、高齢者同士で比較すれば違いを発見しやすくなるということです。 優良化との相関が強いサブセグメントを見つけるには、まず二つの事象間の相関が仮説として想定されるものについて事実を検証していく検証的アプローチ（Verifying Approach）による分析を行います。今回の場合でいうと、特定の性別や年代、あるいは購買商品カテゴリなどの変数と優良化との間に相関があるという仮説を検証していき
アソシエーション分析を活用したレコメンデーションのチュートリアル(python実装編) - Qiita
この記事について あまり世間にレコメンドに関してサンプルデータを使って実装したチュートリアルが無かったので記事を書きました。 レコメンデーションを作成する手法は機械学習などを使った手法などがありますが、これは統計よりの手法を使ったレコメンデーション作成方法の記事です。 pythonとオープンデータセットを用いて説明をしていきます。 こちらはpythonによる実装の記事です。レコメンドの概念については以下の記事をどうぞ。 アソシエーション分析を活用したレコメンデーションのチュートリアル(概念編) 概念編の記事の流れに沿っての実装になります。 こちらの実装を環境構築無しで試したい場合 有料ですが、こちらでGoogle Colaboratoryの実行環境を用意しております。 必要なライブラリのインポート 必要なライブラリのインポートを行います。 #ライブラリのインポート import panda
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アソシエーション分析入門 #03 | uxmeetsdata.com
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