Documentação - Basket Analysis

O que é Basket Analysis?

A Análise de Cesta (Market Basket Analysis) identifica padrões de compra e descobre quais produtos são frequentemente comprados juntos. É como descobrir os 'melhores amigos' dos seus produtos!

Com essa análise você descobre regras de associação que revelam tendências ocultas no comportamento de compra dos clientes.

Exemplos de uso

Criar promoções combinadas de produtos que são comprados juntos
Organizar produtos próximos nas prateleiras para aumentar vendas
Personalizar recomendações de produtos para clientes
Identificar oportunidades de cross-selling e up-selling

Início rápido

Prepare seus dados em formato CSV com transações e produtos
Faça o upload do arquivo na página de upload
Configure os parâmetros (suporte mínimo, confiança)
Aguarde o processamento (normalmente 2-5 minutos)
Analise as regras de associação descobertas

Como organizar seus dados

Organize seus dados em uma planilha CSV com duas colunas:

Coluna 1

ID da Transação

Identificador único de cada compra/pedido. Por exemplo: 001, 002, 003

Coluna 2

Produto

Nome do produto comprado. Por exemplo: Pão, Leite, Café

Exemplo de planilha de transações

transaction_id	product
001	Pão
001	Leite
002	Pão
002	Manteiga

Importante: Cada linha representa UM produto em UMA transação. Se uma transação tem 3 produtos, serão 3 linhas com o mesmo transaction_id.

Configurações da análise

Suporte Mínimo (Min Support)

Percentual mínimo de transações que devem conter o conjunto de produtos para ser considerado relevante.

Exemplo: 0.01 1% das transações (padrão recomendado)

Confiança Mínima (Min Confidence)

Probabilidade de que o produto B seja comprado quando o produto A for comprado.

Exemplo: 0.5 50% de confiança (padrão recomendado)

Lift Mínimo (Min Lift)

Mede o quanto a regra é melhor do que uma compra aleatória. Valores > 1 indicam associação positiva.

Exemplo: 1.0 padrão (aceita todas as regras)

Entendendo os resultados

A análise retorna regras de associação no formato: 'Se comprar A, então provavelmente comprará B'.

Métricas das Regras

Suporte (Support)

Frequência com que os produtos aparecem juntos nas transações.

Exemplo: Suporte de 0.3 = 30% das transações contêm esses produtos

Confiança (Confidence)

Probabilidade de comprar B dado que A foi comprado.

Exemplo: Confiança de 0.8 = 80% de chance de comprar B quando compra A

Lift

Indica o quanto a regra é melhor que o acaso.

Lift > 1: Associação positiva | Lift = 1: Independente | Lift < 1: Associação negativa

Dica prática: Foque nas regras com alta confiança (>0.7) e alto lift (>2) para identificar as associações mais fortes e úteis para o negócio.

Basket Analysis