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stock、、、、、などのテーブルordersを備えた通常のPOSシステム用のデータベースがありcustomersますemployees。

私はいくつかの簡単なクエリと統計を追加するために追加しています：

  • 販売されたアイテムの大小
  • ほとんどの顧客と最も少ない顧客の購入
  • ほとんどおよび最も少ない雇用者の販売
  • 販売された時間、日、月、日+時間の最大値と最小値
  • 一緒に販売されたアイテム（2、3、4）

私は、そのようなデータベースに適用できるが運がない、より高度なクエリ、データ取得、データ分析などをWebで検索してきました。

アイデアやリンクをいただければ幸いです。

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このUCLAデータマイニングクラスによると、4つのタイプの関係が求められます。

  • クラス
  • クラスター
  • アソシエーション
  • シーケンシャルパターン

小売業の例では、クラスは次のような質問をする場合があります

  • どのようなタイプの顧客がいますか？ハイエンド？インパルス？
  • ハイエンドの顧客は何を購入しますか？
  • 衝動買いは何を買いますか？

クラスターは次のような質問をする可能性があります

  • 彼らがHuggiesを購入した場合、他に何を購入しますか？（離乳食、大学IRA）
  • 当座預金口座を開設した場合、マネーマーケット口座も開設しますか？

アソシエーションは、購入間のアソシエーションを探します。

  • 休日の週末の前に、ビール、チャコール、軽い液体、ステーキ。

シーケンシャルパターンは次のようなパターンを探す可能性があります

  • 彼はベアボーンシステムとCPUを購入しました。彼がメモリとハードドライブを購入する可能性はどのくらいありますか？

これらの関係は、マーケティングキャンペーン、アップセールス（目的よりも多く販売する）、またはプロモーションを促進するために使用される場合があります。

データマイニングを使用して英国のテロリストを探し出す魅力的な見方については、LevittとDubnerによるSuperFreakonomicsを参照してください。

于 2012-04-23T15:00:22.577 に答える