Marketbasketanalysis

#Instalar paquetes y llamar librerías install.packages(“plyr”) library(plyr) install.packages(“Matrix”) library(Matrix) install.packages(“arulesViz”) library(arulesViz) install.packages(“datasets”) library(datasets) install.packages(“aurules”) library(arules)

#Importar base de datos file.choose() bd_limpia <- read.csv(“/Users/Regina/abarrotes_bdlimpia.csv”) bd_limpia

#Ordenar de menor a mayor los tickets bd_limpia <- bd_limpia[order(bd_limpia$F.Ticket),] head(bd_limpia) tail(bd_limpia)

#Extraer productos por ticket basket <-ddply(bd_limpia, c(“F.Ticket”), function(bd_limpia)paste(bd_limpia, collapse = “,”))

#Eliminar número de ticket basket$F.Ticket<-NULL

#Renombrar el nombre de la columna marca colnames(basket)<-c(“Marca”)

#Exportar basket write.csv(basket,“basket.csv”,quote=FALSE, row.names=FALSE)

#Importar transacciones file.choose tr<-read.transactions(“basket”, format=“basket”, sep=“,”)

#Generar reglas de asociación reglas_asociacion <- aprior(tr, parameter = list(supp=0.001, conf=0.2, maxlen=10)) summary(reglas_asociacion) inspect(reglas_asociacion)

reglas_asociacion <-sort(reglas_asociacion, by=“confidence”, decreasing=TRUE) summary(reglas_asociacion) inspect(reglas_asociacion)

top10reglas <- head(reglas_asociacion, n=10, by=“confidence”) plot(top10reglas, method=“graph”, engine=“htmlwidget”)

#Estrategias de negocio # 1. Asignar marcas cercanas en el anaquel: Salvo & Fabuloso… # 2. Promocion en Reyma, Pinol, Queso/Jamon/Mayonesa, Zeroo/Light/Fanta # 3. Reaizar Business Case para venta de sandwiches preparados