Assoziationsbeziehungsanalyse zur Ermittlung des Verkaufs von Waren mit dem Apriori-Algorithmus

Technologie kann entwickelt werden, um das menschliche Leben in allen Aspekten zu unterstützen, von der Landwirtschaft über die Gesundheitswissenschaften bis hin zur Industrie und dem täglichen Leben. Toko Intan, ein Unternehmen, das sich mit dem Verkauf von Grund- und Alltagbedarf beschäftigt. Jeden Tag zeichnet Toko Intan jede Verkaufs Transaktion in einem Archiv auf, das in Microsoft Excel gespeichert ist, und enthält Daten über täglich verkaufte Waren. Ziel dieser Forschung ist es herauszufinden, welche Artikel gleichzeitig von Verbrauchern gekauft werden, um den Bestand zu verwalten. Die in dieser Forschung verwendete Datenmine-Methode ist die Methode der Assoziationsregeln. Assoziationsregeln sind eine der Datenbanktechniken des apriorischen Algorithmus, die dazu dient, ein Kombination Muster eines Artikels zu identifizieren. Die in dieser Studie durchgeführten Tests zur Datenverarbeitung verwenden die RapidMiner-Anwendung. Die durchgeführten Tests mit den festgelegten Parametern, nämlich einer minimalen Unterstützung von 30 % und einer minimalen Sicherheit von 65 %, ergaben ein Validierungsregelheben-Verhältnis von 1,206. Körperpflegekekse mit 30,8 % Unterstützung und 90,9 % Vertrauen mit einem Validierungsheben-Verhältnis von 1,206. Die Analyse der Verkaufs Transaktionsdaten kann gut angewendet werden und ist in der Lage, eine neue Assoziationsregel aus dem Verkaufs Transaktionsdatensatz zu generieren. Mit dieser Forschung wird gehofft, dem Eigentümer des Intan-Geschäfts Informationen zu liefern, um den benötigten Warenbestand für die Verbraucher bereitzustellen und die Kombination von Artikelsets aus dem Verkaufs Transaktionsdatensatz zu ermitteln.