Utilize o algoritmo Apriori para analisar o dataset fornecido, que contém 10.000 registros de compras de jogos. Cada linha do arquivo representa a compra de um jogo por um cliente, com as seguintes colunas:
- Client ID: identificador único do cliente
- Game ID: identificador único do jogo
- Game Name: nome comercial do jogo
Objetivo
Seu objetivo é identificar regras de associação entre os jogos comprados, avaliando as regras mais relevantes com base nas métricas de suporte, confiança e lift. Utilize os resultados para obter insights que possam ser aplicados em recomendações, bundles ou promoções.
Sugestões de perguntas a serem feitas para EDA
Durante a análise exploratória dos dados (EDA), considere investigar a quantidade de jogos únicos, os jogos mais vendidos e a porcentagem de ocorrência de cada jogo em relação à base de clientes.
Observação
O dataset se encontra compactado na seção de recursos, é necessário extrair primeiro.
Entrega
Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.
Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?
É uma excelente forma de demonstrar seus conhecimentos e atrair novas oportunidades!
Feito com 💜 por Rocketseat 👋
Utilize o algoritmo Apriori para analisar o dataset fornecido, que contém 10.000 registros de compras de jogos. Cada linha do arquivo representa a compra de um jogo por um cliente, com as seguintes colunas:
- Client ID: identificador único do cliente
- Game ID: identificador único do jogo
- Game Name: nome comercial do jogo
Objetivo
Seu objetivo é identificar regras de associação entre os jogos comprados, avaliando as regras mais relevantes com base nas métricas de suporte, confiança e lift. Utilize os resultados para obter insights que possam ser aplicados em recomendações, bundles ou promoções.
Sugestões de perguntas a serem feitas para EDA
Durante a análise exploratória dos dados (EDA), considere investigar a quantidade de jogos únicos, os jogos mais vendidos e a porcentagem de ocorrência de cada jogo em relação à base de clientes.
Observação
O dataset se encontra compactado na seção de recursos, é necessário extrair primeiro.
Entrega
Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.
Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?
É uma excelente forma de demonstrar seus conhecimentos e atrair novas oportunidades!
Feito com 💜 por Rocketseat 👋
