đề tài “Ứng dụng Data Mining khai phá dữ liệu khách hàng tại siêu thị CoopMart”
50,000 ₫
- Mô tả
- Đánh giá (0)
- Demo thử
Mô tả
MỤC LỤC
TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁI DỮ LIỆU.. 3
1.2. Khái niệm về Data Mining. 4
1.2.2.2. Học không có giám sát 6
1.2.3. Công nghệ cơ sở dữ liệu. 7
1.3. Nhiệm vụ của Data Mining. 7
1.3.1. Dự đoán: có khả năng suy luận từ dữ liệu hiện có để dự đoán. 8
1.3.1.4. Phân tích chuỗi thời gian. 9
1.3.2. Mô tả: có khả năng đặc trưng hóa các thuộc tính chung của dữ liệu được khai phá. 9
1.3.2.2. Phát hiện luật kết hợp. 9
1.4 Quy trình khai phá dữ liệu. 11
CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT PHÂN CỤM VÀ PHÁT HIỆN LUẬT KẾT HỢP.. 13
2.1.1. Bài toán phân cụm dữ liệu. 13
2.1.2. Các phương pháp phân cụm tiêu biểu. 14
2.1.2.1. Phân cụm bằng phân cấp (hierarchical). 14
2.1.2.2. Phân cụm bằng phân hoạch (partitioning). 15
2.1.3. Giới thiệu thuật toán K-means. 16
2.1.3.1. Các bước của thuật toán. 16
2.1.3.2. Ví dụ minh họa thuật toán K-means. 17
2.2. Tìm hiểu về phát hiện luật kết hợp. 21
2.2.1. Bài toán phát hiện luật kết hợp. 21
2.2.2. Một số định nghĩa liên quan. 21
2.2.3. Giới thiệu thuật toán Apriori 25
2.2.3.1. Các bước của thuật toán. 25
2.2.3.2. Ví dụ minh họa thuật toán Apriori 26
CHƯƠNG 3.ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM VÀ PHÁT HIỆN LUẬT KẾT HỢP KHAI PHÁ DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG TẠI SIÊU THỊ COOPMART. 30
3.1. Phân cụm dữ liệu khách hàng tại siêu thị Coopmart 30
3.1.2. Mô tả dữ liệu sử dụng. 30
3.1.4. Giải thích kết quả khai phá. 35
3.1.5. Nhận xét kết quả khai phá. 48
3.2. Phát hiện luật kết hợp dữ liệu khách hàng tại siêu thị Coopmart 48
3.2.1. Bài toán luật kết hợp. 48
3.2.2. Mô tả dữ liệu sử dụng. 49
3.2.4. Quy trình xây dựng mô hình khai phá dữ liệu BIDS với luật kết hợp. 50
Đánh giá
Chưa có đánh giá nào.