Duomenų gavyba vartotojų krepšeliams tirti
Visame pasaulyje sparčiai didėja kaupiamų duomenų kiekis. Daugelis organizacijų kiekvieną dieną sugeneruoja milžinišką kiekį transakcijų. Prekybininkai nori gauti vis sudėtingesnę informaciją iš turimų duomenų. Norima sužinoti prognozes, šablonus, koreliacijas, anomalijas, kurios yra turimose duomenų bazėse tam, kad būtų galima priimti teisingus ateities sprendimus. Baigiamajame magistro darbe nagrinėjami duomenų gavybos metodai, duomenų gavybos vaidmuo prekyboje, taip pat analizuojamas vartotojo krepšelis. Išnagrinėti pagrindiniai dažniausiai naudojami duomenų gavybos metodai. Pateikiamos svarbiausios problemos, sprendžiamos naudojantis duomenų gavyba. Duomenų gavybos uždaviniai suskirstomi į grupes ir aptariami. Baigiamajame darbe, pasitelkus gavybos algoritmus: asociaciją bei klasterizavimą, - išnagrinėtas vartotojo krepšelis. Darbo pabaigoje pateikiamos išvados.Darbą sudaro 7 dalys: įvadas, duomenų gavybos samprata, istorija bei metodai, duomenų gavyba prekyboje, duomenų modelis, pavyzdinė duomenų aibė, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis - 61 p. teksto be priedų, 27 iliustr., 1 lent., 42 bibliografiniai šaltiniai.
In all the world fast increasing amount of collected data. Many organizations every day generates a huge number of transactions. Retailer want to get more and more complex information from the available data. The idea is to find out forecasts, patterns, correlations, anomalies, which are in existing databases in order to be able to make the right decisions in the future.This thesis examines data mining methods, data mining role in retail, analyzes the market basket. Examine the key data mining methods, which are commonly used. Presented the main issues addressed in the data mining support. Data mining tasks are divided into groups and discussed. In thesis, using mining algorithms: an association and clustering, is examined market basket. In the end the conclusion is given.Structure: introduction, data mining concept, history, methods, data mining in retail, data model, sample data set, conclusions, references. Thesis consist of: 61 p. text without appendixes, 27 pictures, 1 table, 42 bibliographical entries.