Εξόρυξη γνώσης σε δεδομένα λιανεμπορίου
Creators: name: Σκουμπερδής, Μιχαήλ Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Εξόρυξη γνώσης
Ανάλυση δεδομένων επιχειρήσεων
Τμηματοποίηση πελατών
Data mining
Business analytics
Customer segmentation

description: Η παρούσα εργασία ερευνά την εφαρμογή της διαδικασίας εξόρυξης γνώσης σε δεδομένα επιχειρήσεων. Στόχος είναι η τμηματοποίηση πελατών και η εξαγωγή κανόνων συσχέτισης με βάση πραγματικά δεδομένα. Οι θεωρητικές προσεγγίσεις στις οποίες στηριζόμαστε είναι η διαχρονική αξία των καταναλωτών, το μοντέλο RFM (προσφατότητα, συχνότητα επισκέψεων, τζίρος καταναλωτών) και η ανάλυση καλαθιού αγοράς του καταναλωτή. Στα επόμενα κεφάλαια εφαρμόζουμε τα δύο πρώτα θεωρητικά μοντέλα με στόχο την τμηματοποίηση πελατειακής βάσης καταστήματος. Η εξαγωγή των αποτελεσμάτων γίνεται αφενός με την παρουσία εξωκείμενων τιμών και αφετέρου χωρίς εξωκείμενες τιμές. Η διαχρονική αξία των καταναλωτών υπολογίζεται με βάση το ιστορικό συναλλαγών τους ενώ για το μοντέλο RFM εφαρμόζεται η παλινδρόμηση πεμπτημορίων και ο αλγόριθμος Κ-κέντρων. Τα συμπεράσματα προκύπτουν βάσει των χαρακτηριστικών ηλικία και περιοχή των πελατών του συνόλου δεδομένων. Η αφαίρεση των εξωκείμενων τιμών έχει ως αποτέλεσμα να προκύπτουν ευκολότερα συμπεράσματα από τα αντίστοιχα γραφήματα. Στο επόμενο μέρος της εργασίας εφαρμόζεται η προσέγγιση του καλαθιού αγοράς του καταναλωτή σε κατάλληλο σύνολο δεδομένων. Με τη χρήση του αλγορίθμου apriori επιστρέφονται εννέα κανόνες συσχέτισης σύμφωνα με ένα κατώφλι. Τα προϊόντα που περιλαμβάνονται στο καλάθι των εννέα κανόνων έχουν γενικότερα και τη μεγαλύτερη συχνότητα στο δείγμα. Τέλος προτείνονται στρατηγικές πωλήσεων βασισμένες στα συμπεράσματα της ανάλυσης δεδομένων
description: This thesis researches the application of data mining process in business data. The targets are the customer segmentation and the exporting of association rules based on real data. The theoretical approaches that we based on, are the life time value of the costumers, the RFM (Recency – Frequency - Monetary) model and the market basket analysis. In the next chapters we apply the first two theoretical models in customers’ database for the purpose of segmentation. The results exported are initially in the presence of outliers and secondly without outliers. The costumers’ lifetime value is calculated based on the history of their transactions, while in RFM model applied quantile regression and k-means algorithm. The final conclusions are based on the dataset characteristics age band and costumers’ region of all data. Removing outliers make the results easily understandable from the corresponding graphics. In the next part of the thesis the market basket analysis approach applies to appropriate dataset. By using the apriori algorithm returned nine association rules according to a threshold depends on metrics support and confidence. In addition the metric lift plays an important role in the process. The products included in the basket of nine rules are the most frequent in the sample. Finally proposed sales strategies based on the findings of the data analysis
description: Σε συνεργασία με το τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)