МОДЕЛЮВАННЯ ШВИДКОСТІ ПРОДАЖ ТА РЕКОМЕНДОВАНОЇ СТРУКТУРИ ТОВАРУ НА ОСНОВІ МЕТОДУ СКОРОЧЕННЯ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.47839/ijc.1.2.118Keywords:
добування знань (data mining), структура дерева рішеньAbstract
в статті запропоновано алгоритм виділення найбільш інформативних ознак товарів, по яких може бути спрогнозована швидкість його продаж. Метод грунтується на обробці статистичної інформації про об’єми продаж за допомогою процедур добування знань (data mining). Побудоване дерево рішень дозволяє віднести товар, що аналізується по значеннях його атрибутів до певного кластеру швидкості продаж. При розробці нових товарів структура дерева рішень дає інформацію про те, які атрибути товару найсуттєвіше впливають на рівень його продаж, що дозволить спрямувати пошук проектувальників в потрібне русло.References
Х. Хершген Маркетинг: основы профессионального успеха, М.: ИНФРА–М, 2000. - 334 с.
Л. Закс Статистическое оценивание, М.: Статистика, 1976. 598 c.
P. Reush, A. Flemming A New Generation of Data Mining, NITE Minsk,2000.
В. Вапник, А. Червоненкис. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения), М.: Наука, 1974. 416 с.
J. R. Quinlan Introduction of Decision Trees, Machine Learning, 1 (1), p. 81-106.
Downloads
Published
2002-12-31
How to Cite
Пасічник, Р., Маслияк, Б., & Віцентій, В. (2002). МОДЕЛЮВАННЯ ШВИДКОСТІ ПРОДАЖ ТА РЕКОМЕНДОВАНОЇ СТРУКТУРИ ТОВАРУ НА ОСНОВІ МЕТОДУ СКОРОЧЕННЯ ДАНИХ. International Journal of Computing, 1(2), 80-82. https://doi.org/10.47839/ijc.1.2.118
Issue
Section
Articles
License
International Journal of Computing is an open access journal. Authors who publish with this journal agree to the following terms:• Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
• Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
• Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
