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
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
「使ってみたくなる統計」シリーズ 第2回：アソシエーション分析 | ビッグデータマガジンビッグデータマガジン
こんにちは。ビッグデータマガジンの廣野です。 「使ってみたくなる統計」シリーズ、第2回目はアソシエーション分析です。 前回も名前だけは登場していましたが、念のため前回の話をおさらいすると、相関（英語ではcorrelation）ではなく、「商品Aを買っている人の65%が商品Bも買っている」という関連（英語ではassociation）を分析する手法です。 データマイニングの代表的な手法で、他にも「マーケット・バスケット分析」と呼ばれたりもしますが、ここで言う「バスケット」とは買い物カゴを意味しています。Amazon.comのようなECサイトで“買い物かご（バスケット）に入れた”ときのログデータを分析することから、このような名前で呼ばれることがあります。 ビッグデータの利活用で「データ間の相関関係を発見する」と言うとき、このアソシエーション分析を指していることが多いようです。良く知られた分析手法
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バスケット分析による売上の最大化 - PivotBillions
http://www.cs.t-kougei.ac.jp/SSys/Apriori.htm
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