小売業界におけるデータマイニングの役割は何ですか？
小売業界は、販売、ユーザーの買い物履歴、商品の輸送、消費、サービスに関する膨大な量の記録を収集するため、データマイニングの主要なアプリケーション分野です。収集されるデータの量は、特にインターネットやeコマースで行われるビジネスの容易さ、アクセス可能性、人気の高まりにより、急速に拡大し続けています。
現在、複数の店舗には、ユーザーがオンラインで購入できるWebサイトもあります。 Amazon.com（www.amazon.com）を含む一部の企業は、実店舗（つまり、実店舗）の店舗エリアがなく、オンラインでのみ存在しています。小売データは、データマイニングの豊富なソースをサポートします。
小売データマイニングは、ユーザーの購買行動の特定、ユーザーの買い物パターンと傾向の発見、ユーザーサービスの品質の向上、ユーザーの定着率と満足度の向上、商品消費率の向上、より効果的な商品の輸送と流通の設計に役立ちますポリシーを採用し、ビジネスのコストを削減します。
データマイニングのメリットに基づくデータウェアハウスの設計と構築 −小売データは幅広い範囲（販売、顧客、従業員、商品の輸送、消費、サービスなど）をカバーしているため、この市場向けのデータウェアハウスを設計するにはいくつかの方法があります。
売上、顧客、製品、時間、地域の多次元分析 −小売市場は、顧客の要件、製品の販売、傾向、ファッション、および商品の品質、コスト、利益、サービスに関するタイムリーなデータを必要としていました。データ分析の要件に応じた高度なデータキューブの構築など、動的な多次元分析および視覚化ツールを提供することが不可欠です。
販売キャンペーンの効果の分析 −小売市場は、広告、クーポン、およびいくつかの種類の割引やボーナスを使用して販売キャンペーンを実施し、製品を宣伝してユーザーを引き付けます。販売キャンペーンの効率を注意深く分析することで、会社の利益を向上させることができます。
販売期間中の販売数と販売アイテムを含む複数のトランザクションを、販売キャンペーンの前後の同じアイテムを含むトランザクションと比較することにより、これらの目標に多次元分析を使用できます。
さらに、関連分析では、特にキャンペーンの前後の売上と比較して、販売中のアイテムと一緒に購入される可能性が高いアイテムを明らかにすることができます。
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データマイニングの理論的基礎は何ですか？
データマイニングの基礎となるいくつかの理論には、次のものがあります- データ削減 −この理論では、データマイニングの基本は、データ表現を減らすことです。データ削減は、巨大なデータベースでのクエリに対する迅速な近似回答を取得する必要性に応じて、速度と確実性を交換します。 データ削減方法には、特異値分解（主成分分析の背後にある駆動コンポーネント）、ウェーブレット、回帰、対数線形モデル、ヒストグラム、クラスタリング、サンプリング、およびインデックスツリーの開発が含まれます。 データ圧縮 −この理論によれば、データマイニングの基本は、ビット、相関ルール、決定木、クラスターなどの観点からエンコード
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科学と工学におけるデータマイニングの役割は何ですか？
科学と工学におけるデータマイニングのさまざまな役割は次のとおりです- データウェアハウスとデータ前処理 −データ前処理とデータウェアハウスは、データ交換とデータマイニングにとって重要です。倉庫を作るには、複数の環境で複数の期間に収集された一貫性のない、または互換性のない情報を解決するための手段を見つける必要があります。 これには、セマンティクス、参照システム、数学、測定、効率、および精度の調整が必要でした。異種ソースからのデータを統合し、イベントを識別するための方法が必要です。 複雑なデータ型のマイニング −数値データセットは本質的に異種です。これらには通常、マルチメディアデータや地理参