Customer Behavior Mining Using Apriori Algorithm
| المؤلف الرئيسي: | El Tayeb, Alaa Abubaker El Tahir (Author) |
|---|---|
| مؤلفين آخرين: | Salah Eldein, Ahmed (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | الخرطوم |
| الصفحات: | 1 - 84 |
| رقم MD: | 829237 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة النيلين |
| الكلية: | كلية علوم الحاسوب وتقانة المعلومات |
| الدولة: | السودان |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
44
| المستخلص: |
التنقيب عن البيانات هي واحدة من أكثر الحقول العلمية التي بها الكثير من الأبحاث في علوم الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات، لديها نفوذ واسع في المجالات المتنوعة التي تشمل السوق، والتمويل، والسريرية، والوسائط المتعددة، والتعليم ... إلخ. كما إنها تعرف على إنها عملية اكتشاف أنماط مثيرة للاهتمام ومفيدة والمعرفة من كمية كبيرة من البيانات واستخدامها لنظم دعم القرار. وفي هذا البحث نطبق تقنية بعض القوانين ذات العلاقة بمعاملات العملاء والبيانات لمعرفة كيف ترتبط هذه العناصر التي تم شراؤها من قبل العملاء. وفي هذه الدراسة نريد معرفة معدلات بيع المنتجات الغذائية المستهلكة لدى محلات تجارية والمطاعم والمقاهي العامة والوسائل الكفيلة بتحسين مردودها. فتبدأ بدراسة كل منتج من منتجاتها لتحديد معدل البيع في بعص مناطق عدة ومختلفة ذات تباين متنوع في المكان ونوع الخدمة، وتوازن بين هذه المعدلات لمعرفة مدى قبول المنتج في تلك المناطق. ولتحقيق ذلك ثم تدرس العلاقة بين SQL يمكن استخدام إحدى لغات الاستعلام مثل متوسط دخل الفرد وعدد المنتجات التي يتم شراؤها وهكذا، وفي كل مرة هناك فرضية يجري إثباتها أو نفيها. أما تقانات تنقيب البيانات فإنها تعنى بالإجابة على السؤال الأعم من هذه الأسئلة الفرعنة مثل (هل لاقى منتج ما نجاحا كافيا، وماهي العوائق التي تحول دون الحصول على النجاح المطلوب ولذلك فإن اختيار تقانة التعرف الملائمة لحالة معينة ليس بالأمر السهل. وغيرها، وquery tools ويمكن حصر أهم هذه التقانات في أدوات الاستعلام decision وأشجار statistical techniques التقنيات الإحصائية وهي تقانة مفيدة في تصنيف البيانات وفقا لمجموعه من الخواص trees association المتدرجة التي تشكل شجرة القرار وأخيرا القواعد المترابطة rules. تناولنا وضع عدة مقاهي، تتلقى طلبات شراء من العملاء، تدخل هذه الطلبات في نظام معلوماتي. بعد العمل على البيانات توافرت قاعدة معطيات مهمة تحتوي على المعلومات التي تتضمنها طلبات الزبائن ومن ثم استنتاج القرارات المناسبة لعملها، ووضع خططها المستقبلية وتحديد مجموعات الزبائن التي تتعامل معها، ومن ثم تصنيفها وفقا للمناطق السكنية، أو الفئات العمرية، أو المنتجات المطلوبة وفي المستقبل نستطيع التوصل لطريقة ووسائل التسويق والدعاية الملائمة، ومردود هذه الوسائل واكتشاف عدد الزبائن الذين تعرفوا على المنتجات وكيف ستصل للربح من بيعها لهذه الشريحة من الزبائن ولابد من إيجاد وسائل ترويج اكثر ملاءمة مثل الإعلان عن تخفيضات في أسعار بعض المنتجات أو توفير طرق تسديد تناسب مستوى دخلهم وكذلك يمكن الانتقال إلى مستوى أكثر تعقيدا من دراسة الزبائن والعلاقة التي يمكن أن تكون بين مجموعات الزبائن ومجموعات المنتجات؛ فزبائن اليوم هم عملاء الماضي في هذا البحث استخدام بيانات عن مقاهي ومولات في السودان وخارجه. |
|---|---|
| وصف العنصر: |
ملخصات البحوث |
عناصر مشابهة
-
Apriori algorithm for Arabic data using mapreduce
بواسطة: El Khoudary, Ola Abed Elnasser منشور: (2015) -
Arabic opinion mining using parallel decision trees
بواسطة: Ahmed, Wafa A. M. منشور: (2015) -
Improving Apriori Algorithm Based on Inverse Strategy
بواسطة: حمد، يوسف علي عبدالجبار منشور: (2021) -
Association for 8th Year’s Result of Primary Schools using Data Mining Algorithms
بواسطة: Mohamed, Lina Mohamed Mobarak منشور: (2019) -
Automated Usability Evaluation on University Websites Using Data Mining Methods
بواسطة: El-Halees, Alaa منشور: (2017)
