Market Basket Analysis

Instalar paquetes y llamar librerias

installed.packages(“plyr”) library(plyr) installed.packages(“Matrix”) library(Matrix) installed.packages(“arules”) library(arules) installed.package(“arulesViz”) library(arulesViz) installed.packages(“datasets”) library(datasets)

Importar la base de datos

file.choose() bd_limpia <- read.csv(“C:\Users\Héctor de la Garza\Desktop\Abarrotes_Limpia.csv”)

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$Marca,collapse=“,”))

eliminar numero 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(“C:\Users\Héctor de la Garza\Desktop\basket.csv”, format = “basket”, sep = “,”)

Generar reglas de asosiación

reglas_asosiacion <- apriori(tr, parameter = list(supp=0.001, conf=0.2, maxlen=10)) summary(reglas_asosiacion) inspect(reglas_asosiacion)

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

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

Estrategias de negocio

Asignar marcas cercanas en el anaquel: Salvo y Fabuloso…

Aplicar promociones en Reyma, Pinol, Queso/Jamon/Mayonesa.

Realizar business case para venta de sanwiches preparados.