|
Assotsiativ qoidalar va bozor savatlarining taxlili
|
| bet | 1/2 | | Sana | 13.07.2023 | | Hajmi | 462.53 Kb. | | #76677 |
Bog'liq aa Yetakchi boshqaruvchi shaxslar va jamoalar, SINONIMLAR 37593, ИХ фанидан Мамлака иқтисодий хавфсизлиги, Muammoli ta\'lim, PEDAGOGIK FАОLI, 1-mavzu slayd, БУЛУТЛИ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ MAVZULArI, 7 mavzu, Kurs ishi yuzi (RUS), 2 laboratoriya, Mustaqil ish, Заявка на бронирование помещения, Fizika attestatsiya 2022 , 3-амалий. Toʻgʻri chiziq va tekislikdagi nuqtaning koordinatalari., 4-амалий. Мatritsalar va determinantlar
ASSOTSIATIV QOIDALAR VA BOZOR SAVATLARINING TAXLILI
Annotatsiya: Ushbu maqolada xizmat ko‘rsatish va tijorat yo‘nalishidagi zamonaviy tashkilotlar plastik kartochkalar va nazorat qiluvchi kompyuter tizimlari orqali qilingan har bir buyurtma to‘g‘risida aniq ma’lumotlarni yig‘ib, ma’lumotlarni yozish va saqlash texnologiyasi yordamida iste’molchilar tomonidan qilingan xarid, buyurtma va xizmatlar haqida katta xajmdagi ma’lumotlarni to‘planish, menejment va marketing sohasidagi mutaxassislar tomonidan xaridorlarning xatti xarakatlarida qonuniyatlarni aniqlash, ularning iste’molchilik bilimlari, xatti xarakatlari tashkilotning marketing va mahsulotlar siyosatini boshqarish va tashkilotning daromadi va raqobatbardoshligini oshirishda, zamonaviy axborot texnologiyalari sohasida ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish yordamida yig‘ilgan statistik ma’lumotlarni tahlil qilish vositalar tahlili masalalari yoritib berilgan.
Annotation: In this article, modern organizations in the field of Service and Commerce collect accurate data on each order made through plastic cards and controlling computer systems, collect data on purchases, orders and services made by consumers with the help of data writing and storage technology, determine the laws in the behavior of buyers by specialists in the field of management and marketing, , the issues of analysis of statistical data collected using intellectual data analysis in the field of modern Information Technology have been highlighted in the management of marketing and product policies of the organization and increasing the income and competitiveness of the organization.
Kalit so`zlar: Assotsiativ qoidalar, Apriora, Bozor savatchalari, Genetik algoritmlar, Cell protsessorlar, Intel protsessorlari.
Keywords: associative rules, a Priora, market baskets, genetic algorithms, Cell processors, Intel processors.
KIRISH
Kompyuter texnologiyalarining rivojlanishi saqlash kerak bo‘lgan ma’lumotlar hajmining ko‘payishiga olib kelmoqda. Bu esa o‘z o‘rnida insonning ma’lumotlar bilan ishlashini murakkablashtiradi. Ma’lumotlar ustida ishlashda tahlilning ahamiyati shubxasiz juda katta, chunki bu «ishlov berilmagan ma’lumotlar» orasida bilimlar tuzilishiga olib keladi. Bu bilimlar qaror qabul qilishda qo‘llanilishi mumkin. Shu sababli oxirgi payt «ma’lumotlar bazasidan bilim olish» (knowledge discovery in databases) yo`nalishi keskin suratlarda rivojlanib bormoqda. Hozirgi kunda ma’lumotlar omborining xajmi, yangi masshtablanuvchi algoritmlarning kelib chiqishi uchun asosiy sabab bo‘lib xizmat qilmoqda.
Data Mining – bu «ishlov berilmagan» ma’lumotlar ichidan kerakli, ilgari taniqli bo‘lmagan, amaliy jihatdan foydali va interpritatsiyaga loyiq bilimlarni topish jarayoni hisoblanadi. Bu bilimlar inson hayotining turli yunalishlarida qaror qabul qilish jarayonida muhim rol o`ynaydi.[1]
Data Mining metodlarini qo‘llash orqali aniqlangan axborotlar ilgari notrivial va notanish bo‘lishi kerak, masalan, o‘rtacha sotish bunga misol bo‘la olmaydi. Bilimlar xossalari orasida yangi bog‘liqliklarni aniqlanishi, biri ikkinchisining hossalarini oldindan aniqlashi va hakozalar. Aniqlangan bilimlar yangi ma’lumotlarda ayrim ishonchlilik darajasi bilan qo‘llanilishi kerak.
Har bir bilim ayrim yunalishda qo‘llanilish orqali foyda keltirishi kerak. Bu bilimlar matematik bo‘lmagan foydalanuvchi uchun tushunarli va sodda ko‘rishga ega bo‘lishi kerak. Masalan inson tomonidan yengil qabul qilinadigan logik-konstruksiyalar orkali «agar… u holda…». Bundan tashqari ushbu qoidalar har xil MBBT uchun SQL-so‘rovlari orqali qo‘llanilishi mumkin. Mabodo olingan ma’lumotlar tushunarli bo‘lmasa, foydalanuvchi uchun ma’lumotlarni tushunarli darajaga olib keladigan kayta ishlash metodlari mavjud bo‘lishi kerak. Data Miningda qo‘llaniladigan algoritmlar ko‘p sonli xisoblashni talab kiladi. Ilgari bu fakt Data Mining uchun qiyin masala sifatida ko‘rilar edi, biroq xozirgi paytda zamonaviy protsessorlarning rivojlanishi bu masalani ahamiyatini susaytirdi.[2]
Masalalarni yechishda Data Mining ning turli algoritm va metodlari qo‘llaniladi. Ular orasida keng qo‘llaniladiganlari bu: neyron tarmoqlari, shajaraviy yechimlar, klasterizatsiya algoritmlari, shu jumladan masshtablanadigan, hodisalar orasidagi assotsiativ aloqalarni va xakozolarni aniklaydigan algoritmlar.
Ma’lumotlar ombori kundan kunga kengayishi sababli assotsiativ koidalarni topish uchun samarali masshtablanadigan algoritmlar talab qilinadi. Bu qoidalar masalalarni qisqa vaqt ichida yechish imkonini beradi.
Bilimlarni aniqlash metodlari orasida keng qo‘llaniladigani bu assotsiativ qoidalarni topish algoritmi. AIS deb ataluvchi birinchi assotsiativ koidalarni topish usuli 1993 yil, IBM Almaden tadqiqot markazi xodimlari tomonidan ishlab chiqilgan. Shundan sung bu yualishga katta e’tiborkaratilgan. 90-yilar o‘rtasi shu yo`nalishdagi ochilishlarning yuqori davri hisoblanadi. Bugungi kunda assotsiativ koidalarni aniqlash uchun asosan Aprioiri algoritmi qo‘llaniladi. Uning muallifi Rakesh Agravaldir (Rakesh Agrawal). [3]
Assotsiativ qoidalar xodisalar orasidagi muntazamlikni aniklashda qo‘llaniladi. Bunga misol tariqasida kuyidagi tasdiqni keltirish mumkin: non sotib olmoqchi bulgan ist’emolchi sut ham sotib olishi mumkinligining extimoli 75%ni tashkil qiladi.[4]
Bozor savatchalarini tahlil qilish (market basket analysis) - bu supermarketlarda eng tipik, shablonli xaridlarni qidirish (tasavvurli qoidalarni qidirish)dir. Bozor savatchalarini tahlil qilish bir-biriga bog‘liq bo‘lgan tovarlar kombinatsiyalarini aniqlash maqsadida ma’lumotlar bazasini tahlil qilish yo‘li orqali amalga oshiriladi. Boshqacha qilib aytganda, bunda “juftli tovarlar” aniqlanadi. Ushbu juft tovarlarning biri kalitli, u bilan xarid qilinadigan tovar esa – xamroh bo‘ladigan tovar hisoblanadi. Mazkur tahlil juftli tovarlarni xarid qilish tezligini hamda hamroh bo‘luvchi tovar kalitli tovarlar bilan xarid qilinishi ehtimolini aniqlashga yordam beradi.
|
| |
