月（または週）ごとにグループ化されたトランザクションでマーケットバスケット分析を行うのは理にかなっていますか？
Aug 16 2020
インターネット上のほとんどの記事は、スーパーマーケットからのデータを使用したマーケットバスケット分析を示しています（つまり、クライアントはスーパーマーケットで1日に大量の商品を購入するために使用します）。したがって、トランザクションを日ごとにグループ化することは理にかなっていると思います。
私の仕事ではマーケットバスケット分析を行っていますが、クライアントの大多数が1日あたり2つまたは3つのアイテムを購入するだけなので、データを月ごとにグループ化しました（週ごとにグループ化しようとしました）。合計で18k個のアイテムを購入しました。
それは理にかなっている？
私はこれをより大きなルールにするために行いました $\{A\} \rightarrow \{B\}$、または $\{A, B\} \rightarrow \{C\}$。
Obs。：R（ライブラリarules）を使用しています。
回答
1 Elenchus Aug 17 2020 at 10:41
ユースケースにはシーケンシャルパターンマイニングの方が適していると思いますので、次に可能性の高いアイテムを順番に推奨できます。それ以外の場合は、時間に関係なく、おそらくすべての顧客の購入を使用します。有限期間のデータは理にかなっていますが、あなたの場合、カットオフは任意であるように思われます。そのルートをたどりたい場合は、より探索的なデータ分析を行って、どの期間が理にかなっているのかを確認します