Bozor savati tahlili

Bozor savatchasini tahlil qilish — bu supermarketlardagi eng odatiy, shablonli xaridlarni qidirish (assotsiativ qoidalarni qidirish). Bozor savatini tahlil qilish oʻzaro bogʻliq boʻlgan tovarlar kombinatsiyasini aniqlash uchun maʼlumotlar bazalarini tahlil qilish orqali amalga oshiriladi^[1]. Boshqacha qilib aytganda, “juftlangan tovarlar„ ni aniqlash amalga oshiriladi. Har bir bunday juftlikda bitta mahsulot asosiy mahsulot boʻladi va u bilan sotib olingan mahsulot hamroh boʻladi. Bunday tahlil juftlashtirilgan mahsulotlarni sotib olish chastotasini, shuningdek, tegishli mahsulotni asosiy mahsulot bilan birga sotib olish ehtimolini aniqlaydi^[2].

Bozor savati tahlili natijalari

tovarlar va zahiralar assortimenti optimallashtirish;
savdo maydonchalarida tovarlarni joylashtirish;
aksiyalarni rejalashtirish (juft mahsulotlarga chegirmalarni taqdim etish);
tegishli mahsulotlarni ilgari surish hisobiga sotish hajmining oshishi^[3].

Misol uchun, tahlillar natijasida makaron va ketchup (pivo va chips, shampun va konditsioner, printer va qogʻoz) birgalikda sotib olish shablonli xarid ekanligi aniqlandi. Xarid qilish chastotasini va tegishli tovarni kalit bilan birga sotib olish ehtimolini bilgan holda, xaridorni ularni yonma-yon joylashtirish yoki ulardan birini reklama qilish orqali birgalikda sotib olishga “qoʻzgʻatish„ mumkin^[4].

Asboblar

Zamonaviy maʼlumotlar bazalari juda katta va oʻsishda davom etganligi sababli, muammoni qisqa vaqt ichida hal qiladigan assotsiatsiya qoidalarini topish uchun samarali kengaytiriladigan algoritmlar talab qilinadi^[5]. AIS deb nomlangan birinchi assotsiatsiya qoidalarini qidirish algoritmi 1993-yilda IBM Almaden tadqiqot markazi tomonidan ishlab chiqilgan. Bugungi kunga kelib, assotsiatsiya qoidalarini olish uchun ishlatiladigan asosiy algoritm Rakesh Agraval muallifi boʻlgan Apriori algoritmidir^[6].

Manbalar

↑ D. V. Babin, „Iskusstvenniy intellekt“ 4’2006.
↑ Michael J. A., Berry and Gordon A. Linoff. „Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Support“, UIC, 2004.
↑ Martin Lindstrom „Buyology: Truth and Lies About Why We Buy“, 2010 (Wayback Machine saytida 2014-12-15 sanasida arxivlangan).
↑ Paco Underhill, Simon & Schuster, „Why We Buy: The Science of Shopping“, 1999.
↑ R. Agrawal, T. Imielinski, A. Swami. „Mining Associations between Sets of Items in Massive Databases“, 1993.
↑ R. Agrawal, R. Srikant. „Fast Discovery of Association Rules“, 1994.

Ushbu maqola chaladir. Siz uni boyitib, Vikipediyaga yordam berishingiz mumkin.
Bu andozani aniqrogʻiga almashtirish kerak.

[1] D. V. Babin, „Iskusstvenniy intellekt“ 4’2006.

[2] Michael J. A., Berry and Gordon A. Linoff. „Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Support“, UIC, 2004.

[3] Martin Lindstrom „Buyology: Truth and Lies About Why We Buy“, 2010 (Wayback Machine saytida 2014-12-15 sanasida arxivlangan).

[4] Paco Underhill, Simon & Schuster, „Why We Buy: The Science of Shopping“, 1999.

[5] R. Agrawal, T. Imielinski, A. Swami. „Mining Associations between Sets of Items in Massive Databases“, 1993.

[6] R. Agrawal, R. Srikant. „Fast Discovery of Association Rules“, 1994.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]