Tutorial de vídeo Análisis de la cesta de compras (Herramienta de análisis de tabla de minería de datos)

Hola, me llamo Mary Brennan y soy redactora técnica para Microsoft SQL Server. Este vídeo le ayudará a empezar a usar la herramienta Análisis de la cesta de compras. La herramienta Análisis de la cesta de compras usa el algoritmo Reglas de asociación de Microsoft para detectar la relación de elementos que con frecuencia se compran juntos. Esta información le puede ayudar a crear recomendaciones para lotes, a diseñar la posición del producto y a evaluar el impacto sobre su cuenta de resultados.

1. Para empezar, seleccione la ficha Asociar y cesta de compras (Associate and Shopping Basket Analysis) y haga clic dentro de la tabla para activar las Herramientas de análisis de tabla.
2. En el menú Herramientas de tabla (Table Tools), seleccione la ficha Analizar (Analyze) para abrir la cinta de opciones Herramientas de análisis de tabla (Table Analysis Tools).
3. Haga doble clic en Análisis de la cesta de compras (Shopping Basket Analysis) para iniciar el asistente.
4. En la ventana Selección de columnas (Column Selection), el asistente detecta automáticamente:
   El Id. de transacción (Transaction ID) y el Elemento (Item). Para usar el análisis de la cesta de compras, los elementos que quiere analizar deben estar relacionados por un identificador de transacción. Por ejemplo, si está analizando todos los pedidos recibidos mediante un sitio web, cada pedido tendría un identificador de pedido o un identificador de transacción asociado con uno o más elementos de compras.
5. Opcionalmente, puede agregar una columna que contenga valores del producto. Las métricas derivadas del valor solamente se incluyen en el informe si selecciona una columna Valor (Value).
6. Haga clic en Ejecutar (Run). Cuando el asistente completa el análisis de los datos, crea dos hojas de cálculo nuevas: Elementos incluidos en la cesta de la compra (Shopping Basket Bundled Items) y Recomendaciones para la cesta de la compra (Shopping Basket Recommendations).

1. Abra el informe Elementos incluidos en la cesta de la compra (Shopping Basket Bundled Items). Este informe identifica los patrones de los datos y enumera los elementos que aparecen frecuentemente en las transacciones. Muestra qué elementos están comprando juntos los clientes y el valor para su compañía.
   Puede filtrar y ordenar las columnas del informe. Por ejemplo, quizá quiera ver solamente aquellos lotes con 2 o más productos, o pedir los lotes por su Valor promedio por venta (Average Value Per Sale).
2. Veamos la primera fila. Nos habla de clientes que compran conjuntamente bicicletas de carretera y cascos. El resultado muestra el primer elemento, porque es el de más valor. 805 clientes unieron estos dos elementos con un valor promedio por venta de 1.570 $ y un valor total en AdventureWorks de más de 1.260.000 $.
   La segunda fila nos indica que 569 clientes unieron bicicletas de montaña de poleas y neumáticos, con un valor medio por venta de 2.208 $ y un valor total en AdventureWorks de más de 1.250.000 $. Este lote tiene un valor por venta superior al primero, pero se produce con menos frecuencia y por tanto tiene menos valor en AdventureWorks.
   Una manera que tiene AdventureWorks de usar esta información es que cuando un cliente compra una bicicleta de carretera, el sitio web puede recomendar automáticamente un casco. Además, cuando un cliente compra una bicicleta de montaña, el sitio web puede recomendar automáticamente poleas y neumáticos.

Quizá quiera seleccionar cada columna y estandarizar la presentación de los números, para que todos tengan el mismo número de dígitos después del signo de decimal.

1. Abra el informe Recomendaciones para la cesta de la compra (Shopping Basket Recommendations). Este informe usa los datos estadísticos derivados del análisis para crear reglas acerca de cómo se relacionan los elementos. Por ejemplo, una regla podría ser que si los clientes compran limpiadores es muy probable que compren poleas y neumáticos. Las reglas se pueden usar para crear recomendaciones. Cada regla tiene datos estadísticos de apoyo que le ayudan a evaluar la fuerza potencial de la regla, para que pueda hacer una recomendación solamente si la regla supera un determinado umbral de probabilidad.
   Al revisar este informe, resulta interesante que unir poleas y neumáticos sea la recomendación de máximo valor en cuatro productos diferentes.
2. Para facilitar la lectura de la columna Valor promedio (Average Value), cambie el formato de número a dos posiciones de decimales. Tenga en cuenta que el valor promedio más grande no es necesariamente la recomendación más elevada. Como en el informe anterior, los lotes se clasifican por el valor general de las ventas.