IDENTIFYING CUSTOMER BUYING PATTERNS USING MARKET BASKET ANALYSIS

Herald of Kazakh-British technical university, 2021

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.55452/1998-6688-2021-18-3-95-101
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Market Basket Analysis (MBA) is an approach that finds the strength of association between pairs of products that customers buy and can determine patterns of co-occurrence. The main aim of MBA is to determine customer buying behavior and predict next purchase. It can help companies to increase cross-selling. To generate association rules, the Apriori algorithm employs frequently purchased item-sets. It is based on the idea that a frequently purchased item’s subset is also a frequently purchased item. If the support value of a frequently purchased item-set exceeds a minimum threshold, the item-set is chosen. This paper observes the advantages of implementing MBA, algorithms that applies in this technique and ways to identify customer buying patterns.