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Die Nutzung von Daten-Mining-Technologie ist unerlässlich, um Informationen zu extrahieren, die helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen, insbesondere in der Schönheitsproduktindustrie, wo der Wettbewerb härter wird. Veränderungen im Lebensstil und ein Anstieg des Einkommens der Menschen führen zu einer Erhöhung des öffentlichen Konsums von Schönheitsprodukten. Aus diesen Problemen heraus wurde ein Daten-Mining-System entwickelt, um das Verkaufsverhalten von Schönheitsprodukten mithilfe der Apriori-Algorithmus-Methode zu bestimmen. Ziel ist es, Informationen über Produkte zu erhalten, die von Verbrauchern häufig gekauft werden, damit sie ihre Bedürfnisse mit Geschäftsstrategien planen können. Der Einsatz von Apriori kann den Prozess der Informationsbeschaffung aus der Datenbank durchführen, um Assoziationsregeln zwischen einer Datensammlung oder einer Kombination von Artikeln/Artikelgruppen zu finden. Die Ergebnisse dieser Studie bildeten eine Anwendung, die mit der Programmiersprache Python entwickelt wurde, um den Produktverkauf in Underprice Skincare Geschäften mithilfe des Apriori-Algorithmus zu analysieren. Die aus dem Anwendungsprozess des Daten-Mining generierten Daten werden als Referenz für die Geschäfte verwendet, um die Verfügbarkeit von Lagerbeständen vorzubereiten und die richtige Geschäftsstrategie zur Steigerung des Verkaufs von Schönheitsprodukten in Underprice Skincare Geschäften zu entwerfen.
Maharani et al. (Sat,) untersuchten diese Frage.