association rule learning analysis

Análise de aprendizado de regras de associação

Aplicativo da Web para mineração e analisando visualmente as regras da associação.

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Uso

App atualmente implantado e acessível em: https://domdatascience.shinyapps.io/association-rule-learning-analysis

Recursos do aplicativo

• Selecione qualquer arquivo com listas de itens adquiridos por comprador e automaticamente as regras da associação da mina;
• O usuário do aplicativo pode definir 3 variáveis ​​diferentes, considerando as regras da associação que ele deseja minerar. Somente as regras que seguem os padrões definidas serão aprendidas e visualizadas:
  1. Suporte mínimo para regras: visualize apenas as regras que se aplicam a pelo menos essa porcentagem dos dados;
  2. Confiança mínima para regras: a confiança nos diz a probabilidade de que um item presente no antecedente da regra também esteja presente no conseqüente da regra. Visualize apenas as regras que têm pelo menos essa probabilidade;
  3. Comprimento mínimo para regras: o número mínimo de itens que precisam ocorrer em uma regra para que ela seja visualizada.
• Uma tabela de regras aprendidas está no canto inferior esquerdo da interface, onde o usuário também pode ver o suporte, a confiança e outras medidas para as regras;
• Um gráfico direcionado mostra os itens e os níveis de relacionamento entre eles;
• Uma matriz 2D e uma 3D são mostradas com os níveis de elevação entre antecedentes (LHs) e consequentes (RHS) das regras visualizadas;
• Finalmente, há plotagem em grupo conectando os itens e mostrando o elevador, o suporte e a contagem de regras para as conexões.

Amostra de interface do usuário

Shiny é uma estrutura que permite aos usuários desenvolver aplicativos da Web usando idiomas R e Web incorporados, como CSS e HTML. Os aplicativos brilhantes se concentram na objetividade e na simplicidade: apenas um ou dois scripts R têm todo o código para o aplicativo.

Esse desenvolvimento de aplicativos começou com o conhecimento e as ferramentas discutidas durante o curso "Data Science Bootcamp", de Fernando Amaral. O aplicativo foi atualizado e personalizado, adicionando novas funcionalidades.