Predicting the Purchase Amount of Customer
Aditya Bhatia
January 26, 2018
A retail company “ABC Private Limited” wants to understand the customer purchase behaviour (specifically, purchase amount) against various factors. They have shared purchase summary of various customers for selected high volume products from last month.
The data set contains customer demographics (age, gender, marital status, city_type, stay_in_current_city), product details (product_id and product category) and Total purchase_amount from last month.
Now, they want to build a model to predict the purchase amount of customer.
Reading Dataset
setwd("G:/Data Science Projects/Black Friday Regression sales")
sale.df <- read.csv("train.csv",sep = ",")
View(sale.df)
dim(sale.df)## [1] 550068 12The Dataset consists of 550068 rows and 12 coloumns.
summary
str(sale.df)## 'data.frame': 550068 obs. of 12 variables:
## $ User_ID : int 1000001 1000001 1000001 1000001 1000002 1000003 1000004 1000004 1000004 1000005 ...
## $ Product_ID : Factor w/ 3631 levels "P00000142","P00000242",..: 673 2377 853 829 2735 1832 1746 3321 3605 2632 ...
## $ Gender : Factor w/ 2 levels "F","M": 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Age : Factor w/ 7 levels "0-17","18-25",..: 1 1 1 1 7 3 5 5 5 3 ...
## $ Occupation : int 10 10 10 10 16 15 7 7 7 20 ...
## $ City_Category : Factor w/ 3 levels "A","B","C": 1 1 1 1 3 1 2 2 2 1 ...
## $ Stay_In_Current_City_Years: Factor w/ 5 levels "0","1","2","3",..: 3 3 3 3 5 4 3 3 3 2 ...
## $ Marital_Status : int 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 ...
## $ Product_Category_1 : int 3 1 12 12 8 1 1 1 1 8 ...
## $ Product_Category_2 : int NA 6 NA 14 NA 2 8 15 16 NA ...
## $ Product_Category_3 : int NA 14 NA NA NA NA 17 NA NA NA ...
## $ Purchase : int 8370 15200 1422 1057 7969 15227 19215 15854 15686 7871 ...library(psych)
describe(sale.df)## vars n mean sd median
## User_ID 1 550068 1003028.84 1727.59 1003077
## Product_ID* 2 550068 1708.47 1012.20 1667
## Gender* 3 550068 1.75 0.43 2
## Age* 4 550068 3.50 1.35 3
## Occupation 5 550068 8.08 6.52 7
## City_Category* 6 550068 2.04 0.76 2
## Stay_In_Current_City_Years* 7 550068 2.86 1.29 3
## Marital_Status 8 550068 0.41 0.49 0
## Product_Category_1 9 550068 5.40 3.94 5
## Product_Category_2 10 376430 9.84 5.09 9
## Product_Category_3 11 166821 12.67 4.13 14
## Purchase 12 550068 9263.97 5023.07 8047
## trimmed mad min max range skew
## User_ID 1003026.91 2176.46 1000001 1006040 6039 0.00
## Product_ID* 1688.69 1197.94 1 3631 3630 0.15
## Gender* 1.82 0.00 1 2 1 -1.17
## Age* 3.36 1.48 1 7 6 0.81
## Occupation 7.69 8.90 0 20 20 0.40
## City_Category* 2.05 1.48 1 3 2 -0.07
## Stay_In_Current_City_Years* 2.82 1.48 1 5 4 0.32
## Marital_Status 0.39 0.00 0 1 1 0.37
## Product_Category_1 4.90 4.45 1 20 19 1.03
## Product_Category_2 9.99 7.41 2 18 16 -0.16
## Product_Category_3 13.07 2.97 3 18 15 -0.77
## Purchase 8929.12 4256.54 12 23961 23949 0.60
## kurtosis se
## User_ID -1.20 2.33
## Product_ID* -1.09 1.36
## Gender* -0.62 0.00
## Age* 0.30 0.00
## Occupation -1.22 0.01
## City_Category* -1.27 0.00
## Stay_In_Current_City_Years* -1.07 0.00
## Marital_Status -1.86 0.00
## Product_Category_1 1.23 0.01
## Product_Category_2 -1.43 0.01
## Product_Category_3 -0.81 0.01
## Purchase -0.34 6.77Contingency tables showing the affect of various factors on the starting salary.
xtabs(~Purchase+Marital_Status,data = sale.df)## Marital_Status
## Purchase 0 1
## 12 57 44
## 13 63 43
## 14 53 42
## 24 78 40
## 25 69 44
## 26 59 53
## 36 64 43
## 37 67 43
## 38 65 49
## 48 62 46
## 49 45 46
## 50 59 41
## 60 74 47
## 61 62 40
## 62 69 36
## 118 11 8
## 119 11 13
## 120 22 8
## 121 14 11
## 122 11 6
## 123 9 4
## 124 11 11
## 125 10 5
## 126 11 9
## 127 13 10
## 128 12 13
## 129 20 14
## 130 13 5
## 131 13 9
## 132 8 6
## 133 8 9
## 134 13 9
## 135 7 7
## 136 16 7
## 137 8 5
## 138 21 10
## 139 11 7
## 140 14 9
## 141 11 7
## 185 4 0
## 186 3 1
## 187 3 1
## 188 5 1
## 189 2 0
## 190 2 2
## 191 1 2
## 192 1 3
## 193 2 1
## 194 0 1
## 195 3 1
## 196 0 2
## 197 5 1
## 198 1 2
## 199 4 1
## 200 1 1
## 201 2 3
## 202 1 1
## 204 3 2
## 205 1 1
## 206 1 0
## 207 1 2
## 208 1 0
## 209 3 3
## 210 2 2
## 211 1 0
## 212 2 2
## 213 1 2
## 214 2 1
## 215 2 1
## 216 4 3
## 217 2 1
## 218 4 1
## 219 0 2
## 220 2 1
## 221 1 0
## 222 3 1
## 236 17 8
## 237 18 6
## 238 19 4
## 239 14 8
## 240 8 5
## 241 12 11
## 242 7 8
## 243 8 14
## 244 16 5
## 245 5 12
## 246 9 7
## 247 9 9
## 248 16 7
## 249 14 7
## 250 10 8
## 251 9 14
## 252 11 8
## 253 8 12
## 254 21 4
## 255 10 9
## 256 11 11
## 257 7 10
## 258 9 6
## 259 15 3
## 342 0 3
## 343 1 1
## 344 0 3
## 345 1 0
## 346 4 2
## 347 0 4
## 348 0 1
## 349 1 0
## 350 2 2
## 351 0 1
## 352 1 0
## 353 1 2
## 354 12 12
## 355 14 13
## 356 9 9
## 357 9 8
## 358 12 8
## 359 6 14
## 360 12 5
## 361 16 9
## 362 13 13
## 363 17 11
## 364 14 7
## 365 14 5
## 366 15 6
## 367 11 8
## 368 10 13
## 369 17 8
## 370 20 12
## 371 20 11
## 372 12 20
## 373 27 23
## 374 20 17
## 375 28 13
## 376 21 12
## 377 21 9
## 378 7 5
## 379 9 8
## 380 10 8
## 381 5 6
## 382 4 8
## 383 11 6
## 384 10 7
## 385 7 4
## 386 9 4
## 387 7 8
## 388 6 5
## 389 8 2
## 390 12 4
## 391 8 7
## 392 4 5
## 393 4 7
## 394 9 4
## 395 4 5
## 396 10 5
## 397 6 4
## 398 10 4
## 399 5 5
## 400 9 8
## 401 6 6
## 402 5 9
## 403 6 7
## 404 10 5
## 405 13 4
## 406 7 5
## 407 7 3
## 408 1 0
## 409 3 1
## 472 16 9
## 473 14 7
## 474 24 11
## 475 7 9
## 476 11 11
## 477 12 8
## 478 16 8
## 479 17 11
## 480 20 6
## 481 15 10
## 482 11 5
## 483 16 10
## 484 17 8
## 485 15 9
## 486 11 10
## 487 9 10
## 488 11 10
## 489 14 8
## 490 9 14
## 491 12 9
## 492 7 11
## 493 6 8
## 494 15 15
## 495 21 10
## 555 16 14
## 556 14 19
## 557 15 18
## 558 23 14
## 559 22 16
## 560 22 19
## 561 17 11
## 562 15 17
## 563 22 23
## 564 23 19
## 565 13 14
## 566 19 19
## 567 13 14
## 568 17 20
## 569 18 18
## 570 30 20
## 571 22 13
## 572 19 16
## 573 24 9
## 574 16 17
## 575 25 20
## 576 20 13
## 577 18 9
## 578 24 19
## 579 16 15
## 580 21 17
## 581 19 21
## 582 27 11
## 583 17 16
## 584 18 16
## 585 20 20
## 586 24 17
## 587 17 12
## 588 15 8
## 589 12 15
## 590 30 28
## 591 34 25
## 592 31 27
## 593 9 6
## 594 8 16
## 595 13 13
## 596 9 9
## 597 7 9
## 598 19 6
## 599 8 8
## 600 9 8
## 601 14 5
## 602 10 10
## 603 18 10
## 604 22 13
## 605 14 7
## 606 14 16
## 607 12 7
## 608 9 11
## 609 12 10
## 610 15 14
## 611 12 7
## 612 14 7
## 613 9 6
## 684 5 7
## 685 4 2
## 686 6 5
## 687 7 4
## 688 6 3
## 689 8 2
## 690 6 7
## 691 7 3
## 692 16 5
## 693 5 7
## 694 9 3
## 695 6 7
## 696 7 6
## 697 5 5
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## 700 12 6
## 701 8 6
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## 704 7 0
## 705 5 7
## 706 9 5
## 707 11 5
## 708 7 5
## 709 3 7
## 710 11 7
## 711 3 1
## 712 6 3
## 713 12 5
## 714 6 5
## 715 9 5
## 716 7 8
## 717 5 4
## 718 9 7
## 719 6 1
## 720 7 3
## 721 3 10
## 722 12 2
## 723 6 3
## 724 4 2
## 725 9 11
## 726 9 4
## 727 5 10
## 728 4 3
## 729 8 4
## 730 12 5
## 731 5 4
## 732 8 7
## 733 6 2
## 734 11 4
## 735 6 4
## 736 14 4
## 737 4 1
## 738 5 8
## 739 7 5
## 740 37 34
## 741 36 34
## 742 39 20
## 743 48 34
## 744 39 29
## 745 31 27
## 746 35 26
## 747 41 39
## 748 26 31
## 749 43 27
## 750 43 32
## 751 38 26
## 752 45 28
## 753 42 29
## 754 32 21
## 755 42 25
## 756 42 48
## 757 39 20
## 758 45 39
## 759 53 27
## 760 39 30
## 761 31 35
## 762 42 31
## 763 29 22
## 764 26 18
## 765 41 22
## 766 33 23
## 767 34 25
## 768 35 36
## 769 33 35
## 770 49 29
## 771 32 29
## 772 51 35
## 773 28 24
## 774 44 23
## 775 48 33
## 776 35 27
## 777 39 25
## 778 7 0
## 779 4 5
## 780 7 5
## 781 5 4
## 782 6 3
## 783 2 3
## 784 2 3
## 785 12 2
## 786 3 2
## 787 7 3
## 788 6 2
## 789 2 3
## 790 6 6
## 791 4 2
## 792 6 1
## 793 5 3
## 794 6 1
## 795 5 4
## 796 5 3
## 797 6 7
## 798 8 4
## 799 5 2
## 800 7 3
## 801 9 6
## 802 4 6
## 803 5 5
## 804 2 2
## 805 5 2
## 806 7 5
## 807 5 2
## 808 8 3
## 809 4 3
## 810 9 5
## 811 4 3
## 812 4 2
## 813 4 3
## 814 4 4
## 815 2 6
## 816 5 4
## 817 5 1
## 818 1 5
## 819 5 2
## 820 8 2
## 824 0 1
## 829 1 0
## 833 0 1
## 834 1 0
## 835 0 1
## 839 0 1
## 840 1 0
## 842 0 1
## 846 1 0
## 847 0 1
## 848 0 1
## 849 1 0
## 851 1 0
## 852 1 0
## 855 0 1
## 861 0 1
## 864 1 0
## 866 1 0
## 867 0 1
## 868 0 1
## 873 1 0
## 875 2 1
## 876 1 0
## 877 1 0
## 878 1 0
## 879 0 1
## 882 1 0
## 883 1 0
## 885 1 0
## 889 0 1
## 891 2 0
## 893 0 1
## 895 0 1
## 896 0 4
## 897 1 0
## 898 0 1
## 899 1 0
## 925 21 25
## 926 25 15
## 927 24 16
## 928 20 14
## 929 29 17
## 930 25 18
## 931 13 15
## 932 21 17
## 933 18 14
## 934 14 9
## 935 16 19
## 936 25 10
## 937 20 16
## 938 19 15
## 939 23 15
## 940 25 19
## 941 30 18
## 942 34 22
## 943 23 21
## 944 19 17
## 945 28 15
## 946 22 8
## 947 34 14
## 948 25 16
## 949 22 15
## 950 32 17
## 951 21 19
## 952 26 16
## 953 21 12
## 954 28 18
## 955 23 14
## 956 18 19
## 957 24 18
## 958 20 9
## 959 19 17
## 960 21 16
## 961 23 16
## 962 27 13
## 1026 7 3
## 1027 8 6
## 1028 9 3
## 1029 6 4
## 1030 6 7
## 1031 5 4
## 1032 6 5
## 1033 4 5
## 1034 10 7
## 1035 5 5
## 1036 10 9
## 1037 5 10
## 1038 5 8
## 1039 5 10
## 1040 4 9
## 1041 5 7
## 1042 8 7
## 1043 5 4
## 1044 7 3
## 1045 6 6
## 1046 9 6
## 1047 8 10
## 1048 5 7
## 1049 2 5
## 1050 5 4
## 1051 8 8
## 1052 3 9
## 1053 7 4
## 1054 5 5
## 1055 3 3
## 1056 10 11
## 1057 8 6
## 1058 8 9
## 1059 7 8
## 1060 5 10
## 1061 7 7
## 1062 6 5
## 1063 11 3
## 1064 8 8
## 1065 13 8
## 1066 9 5
## 1067 2 6
## 1068 6 3
## 1069 3 4
## 1070 7 8
## 1071 7 5
## 1072 10 6
## 1073 4 11
## 1074 7 7
## 1075 6 10
## 1076 8 7
## 1077 1 6
## 1078 5 9
## 1079 6 5
## 1080 9 5
## 1081 5 6
## 1082 9 13
## 1083 6 10
## 1084 15 5
## 1085 6 5
## 1086 7 5
## 1087 6 2
## 1088 5 9
## 1089 9 9
## 1090 5 2
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## 23960 0 4
## 23961 0 3Visualizations
GENDER DISTRIBUTION
plot(sale.df$Gender,ylim =c(0,420000),xlab=c("GENDER F=FEMALE M=MALE"),main="GENDER DISTRIBUTION",col="lightgreen")
table(sale.df$Gender)##
## F M
## 135809 414259PURCHASE AMOUNT ACCORDING TO GENDER
plot(sale.df$Gender,sale.df$Purchase,main="BOXPLOT OF PURCHASE AMOUNT ACCORDING TO GENDER",xlab="GENDER",ylab="PURCHASE AMOUNT",col ="peachpuff")
## MARTIAL STATUS OF CUSTOMER
sale.df$Marital_Status <- factor(sale.df$Marital_Status,levels = c(0,1),labels = c("UNMARRIED","MARRIED"))
plot(sale.df$Marital_Status,ylim=c(0,330000),main="COUNT OF MARTIAL STATUS",col="lightblue")
BOXPLOT OF PURCHASE AMOUNT VS MARTIAL STATUS
sale.df$Marital_Status[sale.df$Marital_Status== "0"] <- "UNMARRIED"
sale.df$Marital_Status[sale.df$Marital_Status== "1"] <- "MARRIED"
library(ggplot2)##
## Attaching package: 'ggplot2'## The following objects are masked from 'package:psych':
##
## %+%, alphadata("sale.df",package = "ggplot2")## Warning in data("sale.df", package = "ggplot2"): data set 'sale.df' not
## foundggplot(sale.df,aes(x=Marital_Status,y=Purchase))+geom_boxplot(col="tan2",size=1)+
labs(title="BOXPLOT",subtitle="PURCHASE AMOUNT VS MARITAL STATUS",y="PURCHASE AMOUNT")
TOTAL CUSTOMER AND THEIR AGES
library(ggplot2)
data("sale.df",package = "ggplot2")## Warning in data("sale.df", package = "ggplot2"): data set 'sale.df' not
## foundg1<- ggplot(sale.df,aes(x=Age))+geom_bar(size=2,col="steelblue2")+
labs(y="PURCHASE AMOUNT")
plot(g1)
It is clear that people between age 26-35 spends more than all other age groups and age group 36-45 is after age group 26-35.
PURCHASE VS CUSTOMER STAY IN CITY
plot(sale.df$Stay_In_Current_City_Years,col="steelblue2",main="PURCHASE AMOUNT AND STAY IN CURRENT CITY OF CUSTOMER",ylab="PURCHASE AMOUNT",xlabs="STAY IN CURRENT CITY IN YEARS")## Warning in plot.window(xlim, ylim, log = log, ...): "xlabs" is not a
## graphical parameter## Warning in axis(if (horiz) 2 else 1, at = at.l, labels = names.arg, lty =
## axis.lty, : "xlabs" is not a graphical parameter## Warning in title(main = main, sub = sub, xlab = xlab, ylab = ylab, ...):
## "xlabs" is not a graphical parameter## Warning in axis(if (horiz) 1 else 2, cex.axis = cex.axis, ...): "xlabs" is
## not a graphical parameter
From above plot we get that Customer who live in current city form 1-2 years shop more than others.
PRODUCT CATEGORY 1 SALES
library(ggplot2)
ggplot(sale.df,aes(x=Product_Category_1,y=Purchase))+geom_col(aes(col=Gender))
## PRODUCT CATEGORY 2 SALES
library(ggplot2)
ggplot(sale.df,aes(x=Product_Category_2,y=Purchase))+geom_col(col="green")## Warning: Removed 173638 rows containing missing values (position_stack).
library(ggplot2)
ggplot(sale.df,aes(x=Product_Category_3,y=Purchase))+geom_col(col="lightblue")## Warning: Removed 383247 rows containing missing values (position_stack).
PURCHASE AMOUNT OF PRODUCT CATEGORIES
library(ggplot2)
theme_set(theme_classic())
data("sale.df",package = "ggplot2")## Warning in data("sale.df", package = "ggplot2"): data set 'sale.df' not
## foundggplot(sale.df,aes(x=Product_Category_1,y=Purchase))+geom_boxplot(,size=2)## Warning: Continuous x aesthetic -- did you forget aes(group=...)?
AGE VS PURPOSE
library(ggplot2)
g1<-ggplot(sale.df, aes(x=Age, y=Purchase)) + geom_col(aes(col=Gender),size=2,width = 0.8)
plot(g1)
library(ggplot2)
sale.df$Marital_Status[sale.df$Marital_Status== "0"] <- "UNMARRIED"
sale.df$Marital_Status[sale.df$Marital_Status== "1"] <- "MARRIED"
library(ggplot2)
g1<-ggplot(sale.df, aes(x=Gender, y=Purchase)) + geom_col(aes(col=Marital_Status),size=2,width = 0.8)
plot(g1)
library(ggplot2)
g1<-ggplot(sale.df, aes(x=Marital_Status, y=Purchase)) + geom_col(aes(col=Gender),size=2,width = 0.8)
plot(g1)
By looking at these plots , It is obvious that the unmarried males are buying more! And in case of Females.
plot(sale.df$City_Category)
City category B has more sales than others. ## Occupation Vs Purchase
library(ggplot2)
g1<-ggplot(sale.df, aes(x=Occupation, y=Purchase)) + geom_col(col="lightblue",size=2,width = 0.8)
plot(g1)
CORRELATION MATRIX
round(cor(Filter(is.numeric, sale.df)),2)## User_ID Occupation Product_Category_1
## User_ID 1.00 -0.02 0.00
## Occupation -0.02 1.00 -0.01
## Product_Category_1 0.00 -0.01 1.00
## Product_Category_2 NA NA NA
## Product_Category_3 NA NA NA
## Purchase 0.00 0.02 -0.34
## Product_Category_2 Product_Category_3 Purchase
## User_ID NA NA 0.00
## Occupation NA NA 0.02
## Product_Category_1 NA NA -0.34
## Product_Category_2 1 NA NA
## Product_Category_3 NA 1 NA
## Purchase NA NA 1.00CORRGRAM
library(corrgram)
corrgram(sale.df, upper.panel=panel.pie,main= "Corrgram of store variables" )
## T test
Hypothesis: There is differenece between Purchase Amount Males and Females. Null Hypothesis: There is no differenece between Purchase Amount Males and Females.
sale.df$Gender <- ifelse(sale.df$Gender == "F", 1, 0)
t.test(sale.df$Purchase,sale.df$Gender)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: sale.df$Purchase and sale.df$Gender
## t = 1367.8, df = 550070, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 9250.448 9276.996
## sample estimates:
## mean of x mean of y
## 9263.9687130 0.2468949P-value<0.5.Hence, we Reject the Null Hypothesis That there is no differenece between Purchase Amount Males and Females.
CORRELATION TESTS
- Correlation between Purchase Amount And Gender of customer.
#Conerting Gender to Binary
sale.df$Gender <- ifelse(sale.df$Gender == "F", 1, 0)
cor.test(sale.df$Purchase,sale.df$Gender)## Warning in cor(x, y): the standard deviation is zero##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: sale.df$Purchase and sale.df$Gender
## t = NA, df = 550070, p-value = NA
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## NA NA
## sample estimates:
## cor
## NAAs p-value<0.5,we can conclude that there is indeed a relation between Purchase Amount and Gender .
2.Test Correlation between Purchase Amount And stay in current city of customer.
sale.df$Stay_In_Current_City_Years[sale.df$Stay_In_Current_City_Years == "4+"] <- "4"## Warning in `[<-.factor`(`*tmp*`, sale.df$Stay_In_Current_City_Years ==
## "4+", : invalid factor level, NA generatedsale.df$Stay_In_Current_City_Years <- as.integer(sale.df$Stay_In_Current_City_Years)
cor.test(sale.df$Stay_In_Current_City_Years,sale.df$Purchase)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: sale.df$Stay_In_Current_City_Years and sale.df$Purchase
## t = 4.9632, df = 465340, p-value = 6.937e-07
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.004402452 0.010148499
## sample estimates:
## cor
## 0.007275536As p-value>0.5,we can conclude that there is no relation between Purchase Amount and stay in current city in Years.
3.Test Correlation between Purchase Amount And stay in Occupation of customer.
cor.test(sale.df$Purchase,sale.df$Occupation)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: sale.df$Purchase and sale.df$Occupation
## t = 15.454, df = 550070, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.01819097 0.02347398
## sample estimates:
## cor
## 0.02083262As p-value<0.5,we can conclude that there is indeed a relation between Purchase Amount and Occupation of Customer.
3.Test Correlation between Purchase Amount And product in category 1.
cor.test(sale.df$Purchase,sale.df$Product_Category_1)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: sale.df$Purchase and sale.df$Product_Category_1
## t = -271.45, df = 550070, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.3460317 -0.3413708
## sample estimates:
## cor
## -0.3437033As p-value<0.5,we can conclude that there is indeed a relation between Purchase Amount and product in category 1.
4.Test Correlation between Purchase Amount And product in category 2.
cor.test(sale.df$Purchase,sale.df$Product_Category_2)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: sale.df$Purchase and sale.df$Product_Category_2
## t = -131.73, df = 376430, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.2129702 -0.2068627
## sample estimates:
## cor
## -0.2099185As p-value<0.5,we can conclude that there is indeed a relation between Purchase Amount and product in category 2.
5.Test Correlation between Purchase Amount And product in category 3.
cor.test(sale.df$Purchase,sale.df$Product_Category_3)##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: sale.df$Purchase and sale.df$Product_Category_3
## t = -8.9901, df = 166820, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.02680159 -0.01720885
## sample estimates:
## cor
## -0.02200573As p-value<0.5,we can conclude that there is indeed a relation between Purchase Amount and product in category 3.