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Reglas de asociación (análisis de cesta)

Qué productos se compran juntos más de lo que el azar explicaría: soporte, confianza y lift.

Pregunta

¿Qué productos aparecen juntos en los tickets con más frecuencia de la esperable, para ubicarlos o promocionarlos juntos?

Datos sintéticos · cálculo en el navegador

Ejemplo · Tickets sintéticos de una tienda con 12 productos; algunas parejas (café–leche, pan–mantequilla, pasta–salsa) se compran juntas con la afinidad indicada.

Controles

Datos
cantidad
20020.000
relativa
01
entero
19.999
Parámetros del modelo
% de tickets
0,5020
%
595

Calculando en tu navegador…

Ficha del modelo

Las siete preguntas que todo modelo de la biblioteca debe responder antes de publicarse.

Qué problema resuelve
¿Qué productos aparecen juntos en los tickets con más frecuencia de la esperable, para ubicarlos o promocionarlos juntos?
Qué datos necesita
  • Tickets con la lista de productos de cada uno.
Qué supone
  • Cada ticket es independiente.
  • Sólo importa la presencia del producto, no la cantidad.
Qué produce
  • Conjuntos frecuentes.
  • Reglas «si A, entonces B» con soporte, confianza y lift.
Qué incertidumbre contiene
Con muchas reglas evaluadas, algunas tendrán lift alto por azar; conviene exigir soporte mínimo suficiente.
Cómo se valida
En el ejemplo se conocen las afinidades reales insertadas; las reglas con mayor lift deberían recuperarlas.
Cuándo puede fallar
  • Lift alto con soporte mínimo describe casos raros sin importancia comercial.
  • Asociación no es causalidad: una promoción conjunta puede no cambiar nada.
Origen del método
Agrawal, R. y Srikant, R. (1994). VLDB. Agrawal, R., Imieliński, T. y Swami, A. (1993). SIGMOD.