Datamining, данные-поисковая, анализ и статистические Идеи

Question

У меня есть база данных для регулярной системы POS с таблицами, как stock, orders, customers, employees, ...

Я добавлял добавить несколько простых запросов и статистику как:

• наиболее и наименее проданный деталь
• наиболее и наименее клиентов покупать
• наиболее и наименее employess продажи
• наиболее и наименее часы, дни, месяцы и дни + часы продается
• продающихся вместе (2,3,4)

Я искал в Интернет для более сложных запросов, данные,-поисковых данных анализ и т. д., которые применимы к такой базе данных, но без везения.

Буду признателен за любые идеи или ссылки.

Answer 1

Согласно этому UCLA Datamining class, четыре типа отношений ищутся:

• Классы
• Кластеры
• Ассоциации
• Последовательные шаблоны

Для вашего розничного например, классы могут задавать такие вопросы, как

• Какие типы клиентов у меня есть? Лидирующий? Импульс?
• Что покупают элитные покупатели?
• Что покупают импульсные клиенты?

Кластеры может задавать вопросы, как

• Если они покупают Huggies, что еще они покупают? (Детское питание, колледж IRA)
• Если они откроют расчетный счет, они также откроют счет на денежном рынке?

Ассоциации Ищите ассоциации между покупками.

• Пиво, древесный уголь, ликерная жидкость, стейки перед праздничным выходным.

Последовательные шаблоны может выглядеть для моделей как

• Он купил баребоны систему и процессор. Насколько вероятно, что он купит память и жесткий диск?

Эти отношения могут использоваться для продвижения маркетинговых кампаний, распродаж (продажи их больше, чем они поступали) или рекламных акций.

Для получения увлекательного вида использования данных для поиска террористов в Великобритании см. SuperFreakonomics, автор Levitt and Dubner.