تنقيب البيانات: تحليل سلة المشتريات

في عملية تنقيب البيانات، من الضروري معرفة المنتجات التي يشتريها عملاؤنا مسبقًا، وإجراء تحليل لسلة المشتريات اعتمادًا على بيانات الإدخال المتاحة. يجب أن تكون هذه المعرفة عميقة؛ فلا يكفي تحديد المنتجات الأكثر شراءً فقط، بل ينبغي أيضًا فهم أنماط السلوك، أي العلاقات والارتباطات التي تنشأ بين العدد الكبير من المنتجات التي يتم شراؤها معًا. تعتمد تقنية تحليل سلة السوق كخطوة أولى على توافر مجموعات بيانات تمثل مشتريات العملاء، وذلك لإجراء مرحلة المعالجة المسبقة للبيانات. وبعبارة أخرى، تحتاج هذه التقنية إلى البيانات المعاملاتية (Transactional Data) التي تُولَّد في كل مرة يُجري فيها العميل عملية شراء، ثم تُستخدم لاحقًا لإنشاء مجموعات فرعية وتجهيز البيانات بالشكل المناسب للتحليل. ومع توفر أحجام كبيرة من بيانات جميع المعاملات، يصبح بالإمكان تطبيق أساليب تنقيب البيانات لاستخراج معرفة قابلة للاستخدام في الأعمال، مثل اكتشاف قواعد الارتباط بين المنتجات، وفهم سلوك الشراء، ودعم قرارات التسويق وتقسيم السوق. خلال هذا المقرر ستتعلّم كيفية التعامل مع كميات كبيرة من البيانات عبر مراحل المعالجة المسبقة والمعالجة والتجميع، وبناء نموذج لتحليل سلة المشتريات باستخدام برنامج RapidMiner المتخصص، دون الحاجة إلى البرمجة بلغات مثل Java. كما ستتعرف إلى الأسس النظرية للبيانات الضخمة (Big Data) وكيفية توظيفها في اكتشاف المعرفة من قواعد البيانات وصياغة استراتيجيات عملية مبنية على النتائج.

• ستكون قادرًا على تنفيذ المعالجة المسبقة والمعالجة والتجميع لكميات كبيرة من البيانات لإجراء تحليل صحيح للبيانات.
• ستكون قادرًا على تحديد استراتيجيات لتحقيق اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات.
• ستفهم الأسس النظرية للبيانات الضخمة (Big Data) وتقنية تنقيب البيانات المرتبطة بتحليل سلة المشتريات.
• ستطبق المفاهيم في إنشاء نموذج لتنقيب البيانات يتيح لك إجراء تحليل سلة السوق باستخدام برنامج RapidMiner المتخصص دون الحاجة إلى البرمجة بلغات مثل Java.

• معرفة أساسية باستخدام الحاسوب.