Minera��o de dados com Market Basket Analysis

Artigo do tipo Tutorial
Recursos especiais neste artigo:
Cont�m nota Quickupdate, Conte�do sobre boas pr�ticas.

Mineraç�o de dados com Market Basket Analysis
A mineraç�o de dados pode ser descrita como an�lise de dados explorat�ria. O objetivo � procurar padr�es interessantes nos dados, padr�es que possam ser usados para definir a estrat�gia do neg�cio ou para identificar um comportamento pouco usual.

Neste contexto, este artigo aborda a tarefa de mineraç�o de dados conhecida como market basket analysis e est� dividido em tr�s partes. A primeira � te�rica, onde a partir de um pequeno exemplo, s�o descritos os principais conceitos associados a esta tarefa, tais como regras de associaç�o, medidas de interesse, itemsets frequentes, entre outros. A segunda parte � pr�tica, apresentando os passos necess�rios para utilizar a funcionalidade de an�lise de cestas de compras oferecida pela ferramenta Weka. A terceira parte � avançada, ilustrando mostrando a forma b�sica de utilizaç�o das classes �Apriori�, �AssociationRules� e �AssociationRule� da Weka API.

Market basket analysis (an�lise de cestas de compras) � considerada por muitos a mais simples das tarefas de data mining. Apesar disso, possui um enorme n�mero de aplicaç�es pr�ticas, dentre elas a an�lise de padr�es de compras, os sistemas de recomendaç�o e a an�lise de logs de servidores Web. O objetivo da tarefa � identificar combinaç�es de itens que ocorrem frequ�ncia significativa em bancos de dados. Este artigo apresenta e descreve as principais etapas envolvidas em processos pr�ticos de market basket analysis.

Em que situaç�o o tema �til
O artigo destina-se tanto a leitores iniciantes como aos mais experientes no tema. Os primeiros poder�o conhecer os principais conceitos, aplicaç�es e caracter�sticas da tarefa de market basket analysis. Al�m disso, descobrir�o como utilizar esta funcionalidade na ferramenta de mineraç�o de dados Weka. E para os leitores mais experientes, o artigo apresenta um tema ainda muito pouco explorado: a criaç�o de programas Java para market basket analysis com o uso da biblioteca Weka API.

Coloque-se no lugar de um gerente de um hipermercado (ou de uma loja de departamentos, ou de uma livraria, etc.). Sem d�vida alguma, uma de suas principais responsabilidades � tomar todas as aç�es necess�rias para conseguir vender o m�ximo poss�vel de seus produtos. O objetivo a ser atingido � claro: vender mais e gerar mais lucro do que os seus concorrentes. Neste sentido, � fundamental que voc� identifique e compreenda os padr�es de compras de seus consumidores para se tornar bem-sucedido. Voc� pode estar se perguntando: �mas como ser� poss�vel identificar esses tais �padr�es de compra� se existem tantos clientes e tantos produtos?�. Normalmente, h� uma �nica forma vi�vel para realizar essa tarefa: procur�-los dentro do pr�prio banco de dados da sua empresa. No entanto, a tarefa n�o � muito simples, uma vez que os padr�es normalmente est�o escondidos no meio de tantas milh�es de linhas e tantas centenas colunas que se torna imposs�vel identific�-los atrav�s de m�todos tradicionais, como planilhas Excel ou com o uso de consultas na linguagem SQL.

� aqui que entram os algoritmos para market basket analysis (an�lise de cestas de compras). Trata-se de uma tecnologia especialmente criada com o objetivo de descobrir combinaç�es de itens que ocorrem com frequ�ncia acima do esperado em uma base de dados. A partir das combinaç�es de itens consideradas interessantes do ponto de vista estat�stico, os algoritmos de market basket analysis geram um conjunto de regras de associaç�o para os usu�rios. Para que a coisa n�o fique muito abstrata, o exemplo a seguir ilustra um padr�o real que foi automaticamente descoberto por um algoritmo de market basket analysis. A descoberta do padr�o ocorreu ap�s a mineraç�o de dados de uma base de dados contendo registros de produtos adquiridos por fam�lias cariocas em suas compras mensais:

� �70% dos clientes que compram o produto �strogonoff de frango (caixa)� tamb�m compram o produto �lasanha (caixa)�. 5,5% de todas as compras cont�m os dois produtos�.

� Representaç�o: {strogonoff de frango (caixa)} => {lasanha (caixa)}

O exemplo ilustra a caracter�stica mais atrativa das regras de associaç�o: elas s�o expressas em uma forma muito f�cil de ser compreendida por qualquer pessoa.

As regras de associaç�o representam uma important�ssima ferramenta de apoio ao processo de tomada de decis�o nas empresas. Voltando ao exemplo citado no in�cio do artigo, podemos perceber que o processo de market basket analysis auxiliaria o gerente de nosso hipermercado hipot�tico encontrar respostas para perguntas como as que s�o mostradas na Figura 1.

Figura 1. A an�lise de cestas de compras auxilia o processo de tomada de decis�o

Ao longo dos anos, a an�lise de cestas de compras se tornou uma das mais utilizadas tarefas de mineraç�o de dados. Este artigo possui o objetivo de oferecer uma vis�o pr�tica sobre as suas caracter�sticas e as aplicaç�es. O restante do artigo est� dividido em tr�s partes. Na primeira, apresentam-se conceitos b�sicos sobre o assunto. S�o abordados temas como base de dados transacional, medidas de interesse e desafios enfrentados pelos algoritmos de market basket analysis. A segunda parte do artigo � pr�tica, apresentando como executar a funcionalidade de market basket analysis implementada na ferramenta Weka, com o uso de sua interface gr�fica Explorer. J� a terceira e �ltima parte do artigo � avançada, sendo destinada a desenvolvedores que possuem experi�ncia em mineraç�o de dados e na linguagem Java. Mostramos como criar um programa Java que configura e executa um dos algoritmos de mineraç�o de regras de associaç�o oferecido pela Weka API (algoritmo Apriori).

Entendendo o processo de Market Basket Analysis

Nos t�picos a seguir apresentamos os conceitos mais importantes sobre market basket analysis.

Regras de Associaç�o"

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Minera��o de dados com Market Basket Analysis - Revista SQL Magazine 111

Neste artigo teremos abordaremos a mineração de dados conhecida como market basket analysis onde, a partir de um pequeno exemplo, são descritos os principais conceitos associados a esta tarefa tais como regras de associação, entre outros.

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