A kiskereskedelemi munka támogatása adatelemzési eszközökkel
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | adatbányászat adatelemzés - adatbányászat asszociáció döntési folyamat fogyasztói preferenciák informatika kiskereskedelem klaszter(ek) |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/54158 |
| Kivonat: | Szakdolgozatom során igyekeztem átfogó képet adni arról, hogy miként segítheti a kiskereskedelmi cégek munkáját az olyan adatelemzési eszközök használata, mint a fogyasztói döntési fáknak, az üzletek csoportosításának és a vásárlói kosarak elemzésének alkalmazása. Ezen eszközök ismerete és használata fontos, ugyanis segíthetnek optimalizálni a termékválasztékot az üzletekben.Munkám során megismertettem az olvasóval az asszociációs elemzés módszerének néhány alapfogalmát számos példán keresztül. Ilyen ismertetett fogalmak többek között az elemhalmaz szélessége, támogatottsága, bizonyossága. Definiálásra kerültek továbbá a zárt elemhalmazok, a zárt gyakori elemhalmazok valamint a maximális gyakori elemhalmazok, valamint ezek egymással való kapcsolata. Bemutattam két gyakori elemhalmazok bányászatára alkalmas algoritmust, az Apriori algoritmust és az FP-bővítés algoritmusát. Megtudhattuk, hogy a gyakori elemhalmazokból hogyan állítható elő érvényes asszociációs szabály.Python segítségével elemeztem egy interneten fellelhető, tranzakciókat tartalmazó adathalmazt és próbáltam abban a korábban ismertetett asszociációs elemzés módszertanát alkalmazni. |
|---|