Problème avec le package arules

Bonjour j'essaie de suivre un tutoriel sur le package arules, avec les données de l'exemple tout va bien ( data("Adult") )

Sauf que quand j'essaie avec mes données rien ne va plus...
mon dataset se compose de 13 colonnes, la première étant le codé client et les 12 autres les mois de l'année, si le client est abonné pour un mois donné, il a 1 sinon 0.

lorsque je lance la commande apriori j’obtiens le message d'erreur suivant :

Code:

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1 2	Error in asMethod(object) : column(s) 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13 not logical or a factor ...

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Du coup je me suis dit que mes colonnes n'étaient peut être pas considérées comme des facteurs et en effet quand je fais str(mois) mes colonnes sont considérées comme "int". J'ai donc essayé de faire

Code:

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mois <- as.factor(mois)

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et j'obtiens l'erreur suivante :

Code:

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1 2	Error in sort.list(y) : "x" must be atomic for 'sort.list' Have you called 'sort' on a list

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.

Avez vous une idée ?

Merci

Ps : J'essaie de trouver les combinaisons les plus faibles, pour trouver les clients qui ont le moins de chances de s'abonner a tel mois si ils se sont abonnés a tels autres mois pour pouvoir leur envoyer une promotion et les faire changer d'avis.

Bonjour,

La fonction as.factor est faites pour être utilisée sur un vecteur (1 dimension) et non sur un data.frame/une matrice (plus d'infos : ?as.factor). D'où le message d'erreur que vous obtenez.
A priori, quelque chose comme ce qui suit devrait faire l'affaire :

Code:

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mois_factor <- apply(mois, 2, as.factor)

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Bonne continuation ! :)


Cordialement,


A.D.

Bonjour,
merci de la réponse, je m'en suis aperçu ce matin, j'oubliais une virgule lorsque j'essayais de transformer mes valeurs en facteurs, j'ai donc finalement réussis a trouver mes règles d'associations...

Le seul problème c'est qu'elle ne m'avance pas vraiment... Je cherche a découvrir quels critères pourraient pousser un client à ne plus s'abonner (je travaille sur des données d'abonnement de bus), j'ai donc comme règle d'association le fait que si un client s'abonne en janvier et mars, il a plus de chance de s'être abonné en fevrier ou bien qu'un client qui s'est abonné en février mais pas de mai à septembre a de fortes chances de ne pas s'abonner en octobre; Bref, rien de bien utile. Je suis un peu perdu dans mes recherches...
J'ai essayé de travailler sur les validations des clients pour voir si un client qui valide moins de 15 fois sa carte a plus de chances de se désabonner le mois suivant (le seuil de rentabilité étant à 22 voyages). J'arrive a cibler un groupe de client avec 40% de personnes qui ne vont pas renouveler leur abonnement mais ce n'est pas suffisant, il m'en faudrait au moins 60% pour que cela devienne rentable.

Je suis à court d'idées... Si vous pensez à une piste je suis preneur.

Merci