or as an alternative title...

Cross selling helps the business!

English description below
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Deutsche Version

An den oben genannten Koordianten gibt es nichts zu finden, außer nasse Füsse!

Oha, Teil I und II gelöst? Hoffentlich auf die richtige Art und Weise!

Zur neuen Aufgabe: Jeder kennt glaube ich die Begrüßung von Amazon: Kunden die ... kauften kauften auch ... Und genau das machen wir jetzt auch!

Die Idee ist, dass zwischen Kundenvorlieben für bestimmte Produkte Abhängigkeiten bestehen die dem Unternehmen vielleicht gar nicht klar sind, aber dennoch von Bedeutung.
Wenn wir Adressaten für eine Werbekampagne brauchen erzielen wir potenziell eher Erfolg bei den Kunden die das eine Produkt schon gekauft haben aber das andere nicht.
Wenn wir denn erst mal wissen was diese zwei Produkte sind. Dies ist eine Anwendung der noch jungen BI-Wissenschaft. BI steht für Business Intelligence, Wikipedia sagt euch mehr darüber.

Und wie machen wir das jetzt? Wir brauchen für jedes Produkt die Anzahl von Kunden die es in ihren Bestellungen hatten, und dann für jedes andere Produkt die Anzahl wie oft dieses auch von diesen Kunden gekauft wurde.

Unten seht ihr das Ergebnis einer Abfrage, wobei einige Ziffern wie immer ausgeblendet sind. Baut die Abfrage nach und ihr könnt die fehlenden Werte rekonstruieren.
Folgende Angaben helfen euch beim richtigen Einschränken der Abfrage: Verknüpfungen in denen das Referenzprodukt von weniger als 15 verschiedenen Kunden gekauft wurde nehmen wir als statistich nicht relevant an, und Verknüpfungen wo das Ziel-Produkt 0 mal in der Verknüpfung vorkommt interessieren natürlich auch nicht.
Sortiert nach dem prozentualen Anteil der beiden Bestell-Anzahlen abwärts, und wenn ihr eine Ergebnismenge von 4319 Zeilen erhaltet seit ihr am Ziel!

Dies ist der dritte einer Serie von Mysterycaches über Datenanalyse.
Teil I: It's not about the numbers
Teil II: It's sometimes about the numbers
Teil III: It's only about the numbers
Teil IV: It's again about the numbers
Teil V: It's again about the numbers - reloaded

English Language version

There is nothing to be found at the coordinates, just a spot to get your feet wet.

So, you completed part I and II now? I just hope you learned the right way by now!

Your new task: Probably everybody who shopped at Amazon knowns the line "Customers who bought ... also bought ..." and that is exactly what we are going to do now!

The basic idea is that there are dependencies in customers' preferences preferences for specific products which are not obvious but still important.
If we were to find adresses for a mailing campaign we could be certain to have a better response from customers who already bought one product of the pair but not the other.
If we knew what these two products might be. This is an application of the relativly young BI science. BI is Business Intelligence, Wikipedia will tell you more about it.

And how are we going to do this now? For every product we need the number of customers that had it on their orders, and then for each other product we need the number how often they ordered this other one.

Below you see a result table with some numbers blocked out. Rebuild the query and you can reconstruct the missing values.
You will need the following restrictions: we treat dependencies where the reference product was bought by less than 15 distict customers as not statistically relevant, and those where the target product was bought 0 times are also not our focus.
Sort in descending order on the percentage of both customer numbers, and if you end up with 4319 rows you're done!

This is the third part of a set of mysteries that focus on data analysis techniques.
Part I: It's not about the numbers
Part II: It's sometimes about the numbers
Part III: It's only about the numbers
Part IV: It's again about the numbers
Part V: It's again about the numbers - reloaded

Die Formel
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Die Werte
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