| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кот, К. А. | - |
| dc.contributor.author | Марковская, Н. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-19T10:35:21Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-19T10:35:21Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Кот, К. А. Аффинитивный анализ данных потребительской корзины с помощью алгоритма Apriori / К. А. Кот, Н. В. Марковская // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 234–239. | ru_RU |
| dc.identifier.isbn | 978-985-7267-19-4 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47013 | - |
| dc.description.abstract | Ассоциативные правила являются удобным механизмом для обнаружения логических взаимосвязей среди набора объектов. В связи с развитием маркетинга и торговли в целом очень важно понимать, какие тенденции наблюдаются в покупательском поведении, чтобы увеличить продажи, помочь покупателям в поиске необходимых товаров и избежать нежелательных ситуаций, а также для общего анализа ситуации с целью проведения грамотной маркетинговой политики. В работе проанализированы покупательские транзакции на примере одного магазина. Предложный способ анализа с помощью алгоритма Apriori и возможностей языка Python позволит облегчить и ускорить процесс поиска и получения результатов. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Бестпринт | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | потребительская корзина | ru_RU |
| dc.subject | ассоциативные правила | ru_RU |
| dc.subject | алгоритм Apriori | ru_RU |
| dc.subject | транзакции | ru_RU |
| dc.subject | consumer basket | ru_RU |
| dc.subject | association rules | ru_RU |
| dc.subject | Apriori algorithm | ru_RU |
| dc.subject | transactions | ru_RU |
| dc.title | Аффинитивный анализ данных потребительской корзины с помощью алгоритма Apriori | ru_RU |
| dc.title.alternative | Affinitive analysis of consumer basket data using the Apriori algorithm | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Association rules are convenient mechanism for discovering logical relationships among a set of objects. In connection with the development of marketing and trade in general, it is very important to understand what trends are observed in consumer behavior in order to increase sales, help buyers find the right products and avoid unwanted situations, as well as for a general situation analysis in order to conduct a competent marketing policy. This work shows analyzes of transactions of one store. The proposed method of analysis using Apriori algorithm and the capabilities of the Python language will facilitate and speed up the process of searching and obtaining results. | - |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022)
|
