| Title : | Market Basket Analysis in Real Supermarket Environments Using Data Mining Techniques : master thesis - second cycle | | Material Type: | printed text | | Authors: | Mentor Shahini, Dissertant ; Bujar Raufi, Thesis advisor | | Publisher: | Tetovë : Fakulteti i Shkencave të Komunikimit dhe Teknologjive - UEJL | | Publication Date: | 2014 | | Pagination: | 93 p. | | Layout: | ill. | | Size: | 30 cm | | General note: | Includes bibliographical references
Includes bibliographical footnotes
Includes index | | Languages : | English (eng) Original Language : English (eng) | | Abstract: | Abstract
The availability of detailed information on customer transactions has led to the development of techniques that automatically look for associations among various items that are stored in the database. An example of such action is collecting data using bar-code scanners in supermarkets. Such market basket database consists of a large number of transaction records. Each record lists all the items bought by a customer in one purchase transaction. Companies would be interested to know if certain groups of items are consistently purchased together. A business can use the knowledge of these buying patterns to improve the placement of these items in the store and predicting customer behavior. In order to satisfy customers, supermarkets are interested to know everything about them, their thinking, buying behavior, their choices and preferences. This thesis analyzed real data set from one of the supermarkets in Macedonia. By using data mining techniques such as association rule, we analyzed, generated and recommended frequent item sets that are bought by customers. Also, we analyzed the rules and give some recommendation on how market basket analysis helps marketing in making advertisement and promotions. Another important thing in this thesis was evaluating and comparing algorithms used against the real data set on daily, weekly and monthly basis.
Abstrakt
Disponueshmëria e informacionit të detajuar mbi transaksionet e konsumatorëve ka çuar në zhvillimin e teknikave që automatikisht kërkojnë dhe gjejnë shoqërime mes sendeve të ndryshme që ruhen në bazën e të dhënave. Një shembull i tillë është mbledhja e të dhënave të shitjes përmes barcod skanerave në supermarkete. Të dhënat nga një "shportë blerëse e tillë" përbëhet nga numër i madh i regjistrimeve të transaksioneve. Çdo rregjistrim liston të gjitha sendet e blera nga një klient në një transaksion përkatës. Kompanitë do të jenë të interesuar të dinë nëse grupe të caktuara të artikujvejanë të blera së bashku. Kompanitë dhe suprmarketet e ndryshme mund të përdorin njohuritë e këtyre modeleve të blerjes për të përmirësuar vendosjen e këtyre artikujve në raftet si dhe të parashohin sjelljen e konsumatorëve gjotë blerjes. Me qëllim të kënaqin klientët e tyre, supermarketetjanë të interesuar të dinë gjithçka rreth tyre, të menduarit e tyre, blerjen e sjelljen, zgjedhjet e tyre dhe preferencat. Kjo tezë ka për qëllim analizën e të dhënave reale të përcaktuara nga një prej supermarketeve në Maqedoni. Duke përdorur teknikat e eskploatimit të të dhënave si rregullat e shoqërimit (association rule) kemi analizuar, gjeneruar dhe rekomanduar produktet të cilat janë blerë më shpesh nga konsumatorët. Gjithashtu kemi analizuar rregullat dhe kemi gjeneruar disa rekomandime se si analiza e "shportës blerëse" (ang. market-basket-analysis) ndihmon në procesin e marketingut dhe promovimin e produkteve. Një aspekt tjetër i rëndësishëm në këtë tezë është vlerësimi dhe krahasimi i algoritmeve të ndryshme të përdorura përkundrejt të dhënave reale të nxjerrura në baza ditore, javore dhe mujore. | | Record link: | https://library.seeu.edu.mk/index.php?lvl=notice_display&id=20495 |
|
EBSCOhost
World Bank
EconBiz
De Gruyter
OpenEdition
European Respiratory Journal
Mathematical Sciences Publishers Journals
Market Basket Analysis in Real Supermarket Environments Using Data Mining Techniques / Mentor Shahini
