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Como nós construímos
regras de associação?
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Existem diversas formas de você
encontrar uma associação
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entre um produto e outro.
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Aqui nosso objetivo é olhar
para produtos, de fato.
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Nós não estamos interessados
no perfil dos usuários.
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Não me interessa saber quem está
comprando o quê.
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Eu quero saber qual produto
está relacionado com quais outros.
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Basicamente, nós vamos minerar regras.
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É aqui que aparece o tal de tamanho.
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E também fica muito evidente
nesse tipo de algoritmo.
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Quando nós estamos tentando encontrar
relações de produtos
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e vamos verificar
se essa relação procede ou não procede.
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Portanto, a nossa base de dados
deve ser sempre uma transação,
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uma história de transações de vendas,
por exemplo.
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Eu posso pensar o seguinte num mercado,
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quais são os produtos
comprados em conjunto ao longo do tempo?
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Eu quero minerar regras
de compras similares entre esse histórico.
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Para essa simulação,
vou utilizar uma base de dados disponível
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no que é algo que está imitando
a um histórico de compras no mercado.
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Então aqui já estou na mente do Colab
com uma instância inicializada.
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Eu já subi
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a base também aqui no nosso ambiente
e vou começar a executar os códigos.
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O primeiro passo é rodar
essa célula que está instalando.
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Abra o Deca API Ore, que é uma brincadeira
com o nome de Python e o método em si.
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Pronto,
já está instalado aqui nesse ambiente.
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Agora eu posso fazer duas hipóteses
necessárias, que é pandas,
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um par para limpeza de dados também.
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E de fato, o algoritmo biblioteca
é a priori arquivo nessa base
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que está salva como um CSV e nesse caso
específico, ela não tem nenhum cabeçalho.
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Como é um CSV tradicional, digamos assim.
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Tanto que na execução já mostra
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como se fosse um dataframe
com as linhas lidas.
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O que me interessa é linha, a linha,
o que foi adquirido.
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Então nós temos aqui colunas sem nome,
porque a coluna
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Zero, por exemplo, contém o primeiro
produto que passou nessa.
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Nessa compra,
a coluna contém o segundo produto,
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a dois o terceiro e por aí vai.
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Então pode ser que eu compro
apenas um produto
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ou uma sequência de produtos também.
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Esses não indicam.
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Esse produto aqui não foi
comprado, ou seja, nem vi o produto em si.
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Mas essa cesta de compras teve apenas três
produtos, dois e por aí vai.
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É normal ter uma matriz bem esparsa
nesse tipo de dado,
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portanto temos que
prepará la para implementar o método.
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Nessa preparação
nós temos que eliminar esse tanto de Nan.
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Basicamente, nós queremos
que uma lista de lista, ou seja,
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para cada compra,
cada transação de fato, cada cesta.
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Eu quero criar uma listinha
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onde apenas produtos comprados
sejam de fato presentes nessa lista.
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Quem sabe com valor eu possa ignorá lo.
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Vou fazer isso com Python puro mesmo
a partir do código da próxima célula.
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Então, aqui embaixo nós temos um código
que está fazendo o seguinte.
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Basicamente,
nós temos aqui uma lista de transações
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de uma lista vazia
e eu vou estar de sanando essa lista.
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Uma outra lista
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fica numa lista de
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listas
onde cada linha que compõe a lista externa
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ela é um dos produtos que foram adquiridos
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e se ele for, não estou melhorando
e só vou por dentro da lista mesmo.
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A palavra que representa
o nome daquele produto.
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Então eu estou percorrendo
o dado da primeira linha
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até a última, criando
essa nova representação, esse novo dado.
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Aqui temos aqui um exemplo que unificou.
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Então cada listinha dessa
é uma cesta de compras.
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Ela pode ser menor, maior e por aí vai.
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Notem que me interessa saber
e a relação de um produto com o outro?
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A quantidade não é relevante no caso.
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Então, saber que existe uma relação,
por exemplo, entre
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frango e ovo já é relevante para mim.
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Me interessa saber
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quantos ovos são associados a compra,
de quantos quilos de frango, por exemplo,
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ou vice versa.
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Então, como aquela que é grandinha,
vou lá pra baixo
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para começar a construir
a regra de associação.
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O uso do método a priori é muito direto.
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Basicamente, ele espera esses recordes,
que são aquela lista de listas,
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a lista dos produtos comprados de fato
e aqui alguns fatores de parametrização.
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Essa parametrização depende muito do que
a gente quer, como é o tipo de negócio.
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Aqui nós estamos a fazer
uma parametrização do método baseado
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em algumas métricas de avaliação
da recomendação, ou seja, avaliar
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o poder, digamos assim, daquela associação
de um produto com outro.
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Esse poder está ligado
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às métricas de avaliação da relação
entre um produto e outro.
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Eu posso adicionar métricas
como confiança, alavancagem entre
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tantas outras.
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Eu posso limitar inclusive,
o tamanho da regra a ser criada.
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Eu posso limitar, por exemplo,
que as regras envolvam pelo -2 produtos,
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mas eu posso criar regras que envolvem
pelo -3, quatro, cinco produtos também.
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Método a priori não tem certo ou errado,
mas vamos fazer combinações
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de produtos e produtos e verificar
se existem dados evidências reais
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que comprovem a eficácia eficiência,
o poder de fato daquela associação.
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Por exemplo,
um lift é uma métrica interessante
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que mostra alavancagem quando eu
tenho um produto que leva a compra do B,
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o quanto que o produto está alavancando
a venda do B.
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Por exemplo, a métrica do suporte.
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Imagine que era verificar uma associação
entre maçã e banana,
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então o suporte dessa regra indica
quantas vezes
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maçãs e bananas
foram compradas em conjunto
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em todo o histórico de transações
que estão analisando,
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e eu posso verificar o suporte mínimo
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assim que eu posso especificar um lift,
uma alavancagem mínima.
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O que isso quer dizer?
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Eu estou minerando as regras
e gerando combinações entre produtos.
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Eu quero ter
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uma regra que tenha no mínimo
uma alavancagem de três, por exemplo.
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Ou seja, essa é produto.
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A compra dele alavanca
a compra do bem em pelo -3 vezes.
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Ou então, supondo nessa associação
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entre produção de maçãs e bananas,
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eu quero ter um suporte mínimo, ou seja,
quero regras que indicam
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que a parte que aparece no histórico
pelo menos número mínimo de vezes.
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Portanto, uma vez configurado
o que a gente quer do ponto de vista de
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regras mínimas, nós podemos rodar aqui
o apriori para fazer essa mineração
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sobre o conjunto de dados
já pré preparado.
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Então rodar o algoritmo
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e veja que ele
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rodou muito rápido,
porque uma base de dados pequena de fato.
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E aqui estou criando uma lista, forçando
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a criação de uma lista da associação
e verificando seu tamanho.
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Foram geradas 24 regras.
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Claro que se tivessem histórico de dados
maior, com mais produtos,
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teriam sido muito mais métricas
serem geradas.
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Ou caso tivessem relaxado essas métricas,
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eu poderia ter regras
um pouco mais fracas, mas mais abundantes.
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Vamos entender a como
que o apriori funciona para
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como que ele gera essas regras.
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Aqui eu posso puxar a primeira regra
gerada por meio
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no seguinte comando Association Round zero
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Olhando a lista de regras,
quero pegar primeiro
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e aqui está mostrando os itens de fato.
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Então é um creme com frango.
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Qual é o item a ser colocado?
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Qual o item que gerou a compra
e posteriormente
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essa regra tem qual lifetime mínimo?
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Qual é a confiança apoiada dessa regra?
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Também?
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Eu posso pegar o seguinte é o segundo item
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dessa composição, dessa regra,
que é de fato a lista de recomendações.
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Então to pegando a lista
Association Rules,
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o primeiro item ou zero e vou pegar agora
a lista de recomendação em si.
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Então o segundo item eu posso pegar aqui
como uma lista de fato.
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E se eu quiser pegar qual o produto
personalizado,
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eu vou fazer uma outra indexação
baseado aqui
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na posição zero dois na zero e novamente.
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Então aqui eu tenho exatamente os produtos
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configurados.
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Note que a saída da regra anterior
é dessa,
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até mesmo porque essa regra aqui
é bem simples tem dois produtos
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apenas, ou seja, nesse ponto
a regra já está melhorada.
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O que tenho que fazer
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é simplesmente passar por essas regras
explorando que regras são essas?
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Construindo aquele motor, digamos assim.
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Quem compra a compra? A parte B.
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A gente pode fazer isso com um laço
que está iterando por essas regras também
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começando na tela.
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As principais métricas
é que regras que foram geradas.
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Vamos ver.
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A próxima tela faz exatamente isso,
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criando aqui.
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Até mesmo o numerador da regra
está aí um, dois, três
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e está separando
uma impressão da outra por uma.
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Uma sequência de 15 iguais,
digamos assim, impressas na tela.
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Então vem naquele isso.
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A primeira regra tem aqui na sexta
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um creme também e frango.
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E a segunda regra temos aqui escalope.
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É uma carne também
com o molho de cogumelo.
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A terceira regra está colocando
a carne também é massa.
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E por aí vai.
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Então nós podemos verificar
quais são os produtos
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que foram comprados em conjunto
às vezes com umas regras pequenas.
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Tá com o tamanho de dois?
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Como nós configuramos
o tamanho mínimo da regra para dois
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envolvendo dois produtos,
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nós temos várias regras que foram criadas
com apenas dois produtos.
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Mas olhando um pouco mais,
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quais dessas regras
que foram impressas com essas 24 criadas?
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Isso em regras um pouco maiores, com três,
com quatro produtos também.
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No entanto, elas são menos
comuns do que regras menores.
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Então, aqui embaixo
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nós temos também um exemplo
com três produtos
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ou com outros seis produtos diferentes
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com outros seis produtos também,
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que pode ser simplesmente
uma combinação entre eles.
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Eu posso tirando um produto
e colocando outro no lugar,
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mas essa base nos permitiu
gerar esse conjunto de regras
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e a pergunta que fica é como é que
nós vamos entregar essas regras?
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Se for, por exemplo, uma loja física,
nós podemos pegar produtos
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que tem uma relação
e colocar próximo dos outros.
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É claro que isso pode não ser viável.
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Por exemplo, eu vou colocar um enlatado
próximo de uma carne que está no açougue.
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Talvez levar uma prateleira do enlatado
para próximo do açougue faz sentido.
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Ao levar a carne
para um outro lugar, pode não ser viável
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agora, no cenário
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digital, quando, por exemplo,
uma compra num e-commerce e nesse mercado,
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ou até mesmo no aplicativo
de relacionamento com os usuários,
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com os clientes dessa loja,
nós podemos verificar
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baseado em qual produto
a pessoa está interagindo,
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colocou na compra, Pode ter algum card
que indica por que não fizeram compra
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também tal produto e esse outro aqui
como nos conta alguma coisa do gênero?
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Assim, o objetivo principal da regra
de associação é achar a associação
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uma relação de produtos
que devem ser combinados.
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A forma como nós vamos entregar
essa inteligência
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que a máquina gerou para a gente
depende muito do negócio
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a ser impactado
e como ele quer implementar essa regra.
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De fato, no mundo real.
