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Relatório Participei de um experimento interessante usando o algoritmo Apriori no contexto de compras em um supermercado. A ideia era entender como esse algoritmo pode sugerir itens associados com base nas compras dos clientes. Primeiro, criei um banco de dados selecionando alguns itens para gerar transações. Adicionei ovos, leite instantâneo, fralda, vinho, arroz e suco ao carrinho, e fiz isso pelo menos 6 vezes. As transações ficaram assim: 1. Ovos, Leite Instantâneo, Arroz 2. Fralda, Vinho, Suco 3. Ovos, Fralda, Leite Instantâneo 4. Arroz, Suco, Vinho 5. Ovos, Arroz, Fralda 6. Leite Instantâneo, Suco, Vinho Depois de criar o banco de dados, comecei o treinamento do robô. Ajustei as configurações de frequência e confiança e cliquei em "Treinar". Fiquei curioso para ver as regras que o robô criaria com base nas minhas compras. Fiz mais algumas compras e observei as recomendações do robô. Foi interessante ver como ele sugeriu itens com base nas minhas compras anteriores. Marquei a opção "Treinar automaticamente a cada transação" para melhorar continuamente as sugestões. Abri a janela "LOG" para acompanhar as mudanças no suporte e na confiança das regras a cada nova transação. O algoritmo Apriori me ajudou a entender melhor quais itens são frequentemente comprados juntos. Por exemplo, ele descobriu que ovos e leite instantâneo são uma combinação comum nas minhas transações. O suporte foi usado para ver com que frequência os conjuntos de itens aparecem nas compras. Se ovos e leite instantâneo apareceram juntos em 15% das transações, o suporte dessa combinação foi de 15%. A confiança mediu a probabilidade de eu comprar um item quando já tinha comprado outro. Por exemplo, se 70% das compras que incluíam ovos também incluíam leite instantâneo, a confiança dessa combinação foi de 70%. O algoritmo Apriori mostrou-se útil para identificar padrões de compra e fazer recomendações de produtos. Isso pode ser uma ferramenta poderosa para melhorar a experiência de compra dos clientes e aumentar as vendas no supermercado.