Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

69 (Basket Analysis). При анализе этих данных интерес прежде всего представляет информация о том, какие товары покупаются вместе, в какой последовательности, какие категории потребителей, какие товары предпочитают, в какие периоды времени и т.п. Такая ин- формация позволяет более эффективно планировать закупку това- ров, проведение рекламной кампании и т.д. Например, из набора покупок, совершаемых в магазине, можно выделить следующие наборы товаров, которые покупаются вместе:  {чипсы, пиво};  {вода, орехи}. Следовательно, можно сделать вывод, что если покупаются чипсы или орехи, то, как правило, покупаются пиво или вода соот- ветственно. Обладая такими знаниями, можно разместить эти това- ры рядом, объединить их в один пакет со скидкой или предпринять другие действия, стимулирующие покупателя приобрести товар. Задача поиска ассоциативных правил актуальна не только в сфере торговли. Например, в сфере обслуживания интерес пред- ставляет, какими услугами клиенты предпочитают пользоваться в совокупности. Для получения этой информации задача решается применительно к данным об услугах, которыми пользуется один клиент в течение определенного времени (месяца, года). Это помо- гает определить, например, как наиболее выгодно составить пакеты услуг, предлагаемых клиенту. При анализе часто вызывает интерес последовательность происходящих событий. При обнаружении закономерностей в та- ких последовательностях можно с некоторой долей вероятности предсказывать появление событий в будущем, что позволяет при- нимать более правильные решения. Такая задача является разно- видностью задачи поиска ассоциативных правил и называется сик- венциальным анализом.