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Veuillez expliquer ce qu'est "l'analyse du panier de consommation"
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L'analyse d'affinité relève du terme générique d'exploration de données qui révèle des corrélations significatives entre différentes entités en fonction de leur cooccurrence dans un ensemble de données. Dans presque tous les systèmes et processus, l'application de l'analyse d'affinité peut extraire des connaissances importantes sur les tendances inattendues. En fait, l'analyse d'affinité tire parti de l'étude des attributs qui vont ensemble, ce qui aide à découvrir les modèles cachés dans un Big Data en générant des règles d'association. La procédure d'extraction de règles d'association est double : premièrement, elle trouve tous les attributs fréquents dans un ensemble de données, puis génère des règles d'association satisfaisant certains critères prédéfinis, de support et de confiance, pour identifier les relations les plus importantes dans l'ensemble d'éléments fréquents. La première étape du processus consiste à compter la cooccurrence des attributs dans l'ensemble de données. Ensuite, un sous-ensemble est créé appelé l'ensemble d'éléments fréquents. L'exploration des règles d'association prend la forme suivante : si une condition ou caractéristique (A) est présente, alors une autre condition ou caractéristique (B) existe. La première condition ou caractéristique (A) est dite antécédente et la seconde (B) est dite conséquente. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'aucun jeu d'éléments fréquent supplémentaire ne soit trouvé. Il existe deux métriques importantes pour effectuer la technique d'extraction de règles d'association : le support et la confiance. De plus, un algorithme a priori est utilisé pour réduire l'espace de recherche du problème.
La métrique de support dans l'algorithme d'apprentissage des règles d'association est définie comme la fréquence de l'antécédent ou du conséquent apparaissant ensemble dans un ensemble de données. De plus, la confiance est exprimée comme la fiabilité des règles d'association déterminée par le rapport des enregistrements de données contenant à la fois A et B. Le seuil minimum de support et de confiance sont des entrées du modèle. Compte tenu de toutes les définitions mentionnées ci-dessus, l'analyse d'affinité peut développer des règles qui prédiront l'occurrence d'un événement en fonction de l'occurrence d'autres événements. Cette méthode d'exploration de données a été explorée dans différents domaines, notamment le diagnostic des maladies, l'analyse du panier de consommation, l'industrie de la vente au détail, l'enseignement supérieur et l'analyse financière. Dans le commerce de détail, l'analyse d'affinité est utilisée pour effectuer une analyse du panier de consommation, dans laquelle les détaillants cherchent à comprendre le comportement d'achat des clients. Ces informations peuvent ensuite être utilisées à des fins de vente croisée et de vente incitative, en plus d'influencer les promotions des ventes, les programmes de fidélité, la conception des magasins et les plans de réduction.