Utiliser le modèle Fréquemment achetés ensemble (version préliminaire)
Important
Tout ou partie de cette fonctionnalité est accessible dans le cadre d’une version préliminaire. Le contenu et la fonctionnalité sont susceptibles d’être modifiés.
La solution Fréquemment achetée est composée d’un bloc-notes, d’exemples de données et d’un rapport Power BI. Le notebook doit être exécuté en premier pour créer les données de sortie qui seront ensuite utilisées par l’interface utilisateur. Le bloc-notes utilise les exemples de données par défaut, mais vous pouvez facilement les pointer vers n’importe quel autre Lakehouse doté de points de données personnalisés. Pour plus de détails, consultez : Configurer Fréquemment achetés ensemble.
Conditions préalables
L’autorisation de l’administrateur Fabric (visualisateur de l’espace de travail) est nécessaire pour utiliser le modèle Fréquemment achetés ensemble.
Considérations d’utilisation Carnet modèle fréquemment acheté ensemble
Les tables/entités d’entrée doivent être au format delta. Parquet n’est pas prise en charge.
Conservez les paramètres Fabric tels quels (par exemple, version Spark, version Python).
Les données d’entrée doivent avoir exactement la même structure que les exemples de données spécifiés dans Données d’entrée pour Fréquemment achetés ensemble.
Les cellules et méthodes du bloc-notes doivent être exécutées dans le même ordre que celui présenté dans le bloc-notes fourni.
Les données d’entrée doivent être valides. Assurez-vous que toutes les tables et colonnes attendues existent et correspondent aux types de données corrects, comme mentionné dans Données d’entrée pour les achats fréquents ensemble.
Assurez-vous que les tables ne sont pas vides. Au moins un enregistrement doit exister pour chaque table et tous les champs obligatoires sont remplis.
Assurez-vous qu’il n’y a pas de clés primaires en double sur les tables.
Toutes les clés primaires de toutes les tables doivent être disponibles pour n’importe quelle clé étrangère.
À chaque exécution de notebook, les tables de sortie précédentes sont effacées, si elles existent déjà dans le Lakehouse/chemin que vous avez fourni. Vous pouvez utiliser les versions delta.
Les champs d’ID présents dans les tables de sortie (par exemple, RetailEntityId, ItemsetId et RuleId) sont régénérés à chaque exécution et ne sont pas nécessairement cohérents entre les exécutions du notebook. Nous vous recommandons de joindre les données des tables de sortie (telles que Store, Party et RetailProduct) dans différents blocs-notes et d’utiliser les champs de nom pour filtrer les résultats.
Utiliser le modèle Fréquemment achetés ensemble Power BI
Modèle Fréquemment achetés ensemble, ils fournissent un riche ensemble d’informations et d’idées sur son interface utilisateur (UI). Le Groupements de produits La vue fournit des analyses basées sur le KPI de revenus fréquemment achetés ensemble du produit. Le KPI Revenus fréquemment achetés en commun d’un produit (appelé produit principal) est la somme du chiffre d’affaires du produit principal, à laquelle s’ajoutent les revenus des ventes des autres produits achetés avec le produit principal. Chaque produit peut être analysé pour calculer ses revenus fréquemment achetés ensemble, et le graphique affiche uniquement les produits cibles tels que définis par les "critères de produit" (généralement 10 revenus les plus élevés).
En appliquant trois filtres, vous définissez les données de point de vente que l’IA/ML a fréquemment achetées ensemble analyse le modèle. Les filtres sont :
Détaillant ou magasin est identifié par les données du point de vente. Les options typiques sont, chaîne de magasins, boutique 1, boutique 2.
Période est identifié par le client dans le modèle de carnet fréquemment acheté ensemble. Par exemple, la période peut être liée à des activités de marketing telles qu’un nouvel assortiment en rayon, le mois dernier, du 1/1/23 au 30/06/23 et la période complémentaire serait postérieure à l’assortiment en rayon, 01/07/23 au 31/12/23.
Critère de produit extrait les produits les plus pertinents du point de vente. Un critère de produit typique pourrait être 10 revenus les plus élevés fréquemment achetés ensemble, ou 10 produits les plus vendus Revenus fréquemment achetés ensemble.
Sur la base de ces filtres, le modèle Fréquemment achetés ensemble remplit un graphique et un tableau associé :
Le graphique montre les revenus des groupes de produits définis par le critère de produit, généralement classés par chiffre d’affaires décroissant ou par unité vendue. Ces revenus sont constitués de deux parties :
Chiffre d’affaires et somme des revenus de chaque article fréquemment acheté ensemble lorsqu’il est acheté avec l’article principal.
Chiffre d’affaires du Groupe lié à un poste principal, qui est une estimation précise de l’activité générée par ledit poste principal.
Les solutions de données Modèle fréquemment achetées par défaut sur la vente au détail sont fournies avec ces exemples de données et de paramètres d’interface utilisateur :
Les exemples de données proviennent d’un détaillant fictif, Contoso. Il montre neuf mois de ventes dans deux magasins de la même chaîne de vente au détail. L’ensemble d’articles comprend 250 articles, les plus vendus dans le commerce de détail aux États-Unis.
Un événement marketing appelé "nouvel assortiment en rayon" est prévu dans le modèle notebook fréquemment acheté ensemble. Vous pouvez voir deux périodes, "avant assortiment en rayon" et "après assortiment en rayon". Vous pouvez les sélectionner dans le filtre Période d’interface utilisateur.
Dans le graphique ci-dessous, les données montrent les 10 revenus FBT les plus élevés pour tous les produits de la chaîne Contoso pour le période du mois dernier. Vous pouvez passer la souris sur un élément spécifique du graphique pour révéler les détails de ce produit.
Dans cet exemple, la bière est le produit le plus générateur de revenus au cours du mois dernier avec un chiffre d’affaires de 1 254 $ et un total de 1 599 $ pour les cinq produits les plus fréquemment achetés ensemble.
Le tableau Fréquemment achetés ensemble vous permet de voir précisément chaque élément du groupe de produits – l’article principal, chaque article fréquemment acheté ensemble et les données pertinentes sur les revenus et les revenus. unité vendue par chaque élément du groupe.
Le tableau ci-dessous affiche les données des 10 revenus Fréquemment achetés ensemble les plus élevés pour tous les produits de la chaîne Contoso pour le période du mois dernier. Le tableau présente 10 groupes de produits et les cinq articles les plus fréquemment achetés ensemble au sein de ce groupe, ainsi que le _Revenu hebdomadaire moyen des ventes_de_Fréquemment achetés ensemble, Part des ventes totales. chiffre d’affaires, Volume hebdomadaire moyen des ventes et Force de l’association.
Par exemple, la bière est le produit le plus vendu et occupe la tête de l’un des groupes de produits. Les articles fréquemment achetés avec de la bière sont les chips, la pizza (fraîche), la pizza surgelée, les tortillas et les cacahuètes. La part du chiffre d’affaires total de ces articles est respectivement de 114 $, 93 $, 65 $, 38 $ et 34 $.