Bài viết sưu tầm

Trong một siêu thị, người mua bàn chải đánh răng vào ngày chủ nhật cũng mua kem đánh răng. Thông tin này có thể được sử dụng trong việc tăng doanh thu bằng cách đặt 2 sản phẩm này cạnh nhau. Việc đó sẽ thúc đẩy việc tăng số lượng bán ra của 2 loại sản phẩm đó nhiều hơn vào những ngày chủ nhật.

Data Mining phân tích các mối quan hệ và các mẫu trong các dữ liệu được lưu trữ dựa trên các truy vấn của người dùng. Khai thác dữ liệu liên quan đến những nhiệm vụ như sau:

◦                  Association (Kết hợp):

▪                  Tìm mối quan hệ giữa các biến.

▪                  Ví dụ như trong một cửa hàng bán lẻ, có thể xác định sản phẩm được mua cùng với nhau thường xuyên và thông tin này có thể được sử dụng để tiếp thị các sản phẩm này.

◦                  Clustering (Phân cụm):

▪                  Xác định mối quan hệ hợp lý trong các sản phẩm và nhóm chúng lại với nhau.

▪                  Ví dụ như trong một cửa hàng bán lẻ, kem đánh răng và bàn chải đánh răng có thể được nhóm lại.

◦                  Classifying (Phân loại):

Liên quan đến việc áp dụng một mô hình được biết đến với các dữ liệu mới.