|
|
-
Вахиди Н., Исмаилова Р.А.
-
Вахиди Н., Исмаилова Р.А.
-
N. Wahidi, R. Ismailova
-
РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ПРАВИЛ АССОЦИАЦИИ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ В СЕКТОРЕ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ
-
ЧЕКЕНЕ СЕКТОРУНДА ЭЛЕКТРОНДУК СООДА ҮЧҮН АПРИОРИ АЛГОРИТМИ АРКЫЛУУ АССОЦИАЦИЯ ЭРЕЖЕЛЕРИН ТАБУУ
-
ASSOCIATION RULE MINING ALGORITHM IMPLEMENTATION FOR E-COMMERCE IN THE RETAIL SECTOR
-
Рост платформ онлайн-торговли и развитие маркетинговых технологий заставили бизнес анализировать поведение -
своих клиентов. Алгоритмы интеллектуального анализа данных
для анализа бизнес-процессов в последние годы развиваются
очень быстро, поскольку совокупность транзакций покупки
представляет собой большой набор данных. Целью данного
исследования является анализ поведения покупателей в Кыргызской Республике с целью повышения доходов бизнеса, качества
обслуживания и удовлетворенности клиентов. Анализ проводился с использованием априорного алгоритма. По результатам алгоритм выявил сильную корреляцию между созданием
118 правил и продуктами, показав корреляцию между потреблением продуктов до 61,06%. Таким образом, исследование подчеркивает ценность анализа ассоциативных правил для выявления ценной информации в данных транзакций. Эти идеи используются для таргетинга маркетинга, управления запасами,
улучшения качества обслуживания клиентов и оптимизации
бизнес-стратегий для удовлетворения предпочтений клиентов,
что в конечном итоге способствует росту и конкурентоспособности в секторе розничной торговли.
-
Онлайн соода аянтчаларынын өсүшү жана рыноктук
технологиялардын өнүгүшүнөн ылайым бизнес өз кардарларынын жүрүм-турумун талдоо жүргүзүүгө мажбур кылды. Сатып алуу транзакцияларынын топтому чоң берилиштерди
түзгөндүктөн, бизнес-процесстерин талдоодо берилиштерди
казып алуу (data mining) алгоритмдери акыркы учурда абдан
бат өнүгүүдө. Бул изилдөө бизнес кирешесин, тейлөө сапатын
жана кардарлардын канааттануусун жогорулатуу үчүн Кыргыз Республикасындагы сатып алуучулардын жүрүм-турумун
талдоо максатын көздөйт. Талдоо априори алгоритмин колдонуу менен аткарылган. Натыйжаларга ылайык, алгоритм
118 эрежени түзүү менен продукциялардын ортосундагы бекем байланыштарды ачып, 61,06%га чейин продукцияны керектөөнүн ортосундагы байланышты көрсөттү. Ошентип,
изилдөө, соода бүтүмүнүн маалыматтарынын ичиндеги баалуу түшүнүктөрдү ачууда ассоциация эрежесин казып алуунун маанисин баса белгилейт. Бул түшүнүктөр маркетингдик
максаттуу аракеттерди, инвентаризацияны башкарууну жана кардарлардын тажрыйбасын өркүндөтүүнү жана кардарлардын каалоолорун канааттандыруу үчүн бизнес стратегияларын оптималдаштырууну маалымдайт, акырында чекене
сектордогу өсүштү жана атаандаштыкка жөндөмдүүлүктү
камсыздайт.
-
The growth of online trading platforms and the development
of marketing technologies have forced businesses to analyze the
behavior of their customers. Data mining algorithms for business
process analysis have been developing very rapidly in recent years
because the purchasing transactions are mostly represented as
large data sets. The purpose of this study is to analyze consumer
behavior in the Kyrgyz Republic in order to increase business income, quality of service and customer satisfaction. The analysis
was carried out using an a priori algorithm. Based on the results,
the algorithm generated 118 rules which revealed strong connections between items and showed up to 61.06% relationship between the consumption of products, suggesting a connection among
the considered items. The study highlights the value of association
rule mining for identifying valuable information in transaction
data. These insights can be used to target marketing, manage inventory, improve customer experience, and optimize business strategies to meet customer preferences, ultimately driving growth and competitiveness in the retail sector.
-
правила ассоциации, инкрементальный анализ, интеллектуальный анализ, алгоритм априори, розничный сектор, анализ, искусственный интеллект.
-
ассоциация эрежеси, инкременттик ыкма, маалыматтарды казуу, априори алгоритми, чекене сектор, талдоо, жасалма интеллект.
-
association rule, incremental mining, data mining, Apriori algorithm, retail sector, analysis, artificial intelligence.
-
Вахиди Наматуллах, Кыргызско-Турецкий
университет «Манас», г.Бишкек,
Кыргызская Республика, магистрант.
Исмаилова Рита Асанкуловна, КыргызскоТурецкий университет «Манас», г.Бишкек,
Кыргызская Республика, кандидат технических
наук, PhD доцент.
-
Вахиди Наматуллах, Кыргыз-Түрк «Манас»
университети, Бишкек шаары, Кыргыз
Республикасы, магистрант.
Исмаилова Рита Асанкуловна, Кыргыз-Түрк
«Манас» университети, Бишкек шаары, Кыргыз
Республикасы, техника илимдеринин кандидаты,
PhD доцент.
-
Namatullah Wahidi, Kyrgyz-Turkish Manas University,
Bishkek, Kyrgyz Republic, master's student.
Rita Ismailova, Kyrgyz-Turkish Manas University,
Bishkek, Kyrgyz Republic, candidate of technical
sciences.
Вахиди Н., Исмаилова Р.А. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ПРАВИЛ АССОЦИАЦИИ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ В СЕКТОРЕ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ. Известия ВУЗов Кыргызстана. 2023. №. 4. C. 23-28
|
