購物籃分析 的英文怎麼說

中文拼音 [gòuwùlánfēnxī]
購物籃分析 英文
market basket anlysis
  • 購 : 動詞（買） purchase; buy
  • 物 : 名詞1 （東西） thing; matter; object 2 （指自己以外的人或與己相對的環境） other people; the outsi...
  • 籃 : 1. （籃子） basket 2. [體育] （籃球架上的鐵圈和網） basket
  • 分 : 分Ⅰ名詞1. （成分） component 2. （職責和權利的限度） what is within one's duty or rights Ⅱ同 「份」Ⅲ動詞[書面語] （料想） judge
  • 析 : Ⅰ動詞1. （分開; 散開） divide; separate 2. （分析） analyse; dissect; resolve Ⅱ名詞（姓氏） a surname
  • 購物 : shopping購物袋 shopping bag; 購物籃 market basket; 購物指南 shopping guide; 購物中心 shopping cen...
  1. The third part talks about the analysis and design of the business intelligence module which is a part of zhen xiang project, then explores the application of data mining to provide market basket analysis, customer classification analysis and other intelligent analyses. we research on how to provide intelligent analysis based on data mining for the enterprise in the e - commerce system

    本文對振湘項目二期工程的商業智能分析子系統進行了分析和設計，嘗試應用數據挖掘來完成購物籃分析、客戶細分等分析功能，並且對在電子商務系統中結合企業需求提供基於數據挖掘的智能分析服務進行了有意義的研究探索。
  2. Market basket analysis

    購物籃分析法：
  3. ( 2 ) traditional marked - basket analysis has been improved, since it only cares for that the customer have bought something or not, ignores the quantity of those bought, there are some more limitations in practical application. in the paper, i am concerned about both cases, then introduce the idea of interest - weighted to marked - basket analysis, put forward the algorithm how to acquire the interest - weighted threshold, therefore, the association rules mining by interest - weighted on quantitative extended concept lattice is more practical

    改進了傳統的購物籃分析，由於傳統的購物籃分析只關心顧客是否購買商品，忽略其購買的數量，因而在實際應用中，有很大的局限性，在本文中，不僅要關心顧客是否購買商品，而且考慮顧客購買的數量，在傳統的購物籃分析中，引入興趣度加權思想，並提出了如何獲取興趣度加權閾值的方法，因此在改進了傳統的購物籃分析基礎上，基於量化概念格所挖掘出的關聯規則有更貼近於實際和應用價值。
  4. This tutorial walks you through scenarios for targeted mailing, forecasting, market basket analysis, and sequence clustering, to demonstrate how to use the data mining algorithms, mining model viewers, and data mining tools that are included in microsoft sql server 2005 analysis services ssas

    本教程將指導您演練目標郵件、預測、購物籃分析以及順序分析和聚類分析等方案，闡釋如何使用microsoft sql server 2005 analysis services （ ssas ）提供的數據挖掘演算法、挖掘模型查看器以及數據挖掘工具。
  5. Association rules mining, as the most important subject in data mining, reveals the corelations between itemsets and therefore can be widely applied to many fields such as market basket analysis, corelation analysis, classification, web - customised service, etc. since 1993 when r. agrawal, r. srikant firstly proposed the concept of association rules, a lot of algorithms have come up in mining of association rules

    關聯規則揭示項集間有趣的相聯關系，可廣泛應用於購物籃分析、相關分析、分類、網路個性化服務等領域，是數據挖掘的重要研究課題。自1993年r . agrawal ， r . srikant首次提出該問題以來，已出現了許多關聯規則挖掘演算法。
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