In this study, we analyze a customer’s single purchase data to increase revenue by using data mining apriori and association rules to make product and withdrawal predictions based on historical sales data for a retail store and understand why things happened in the past through data mining. (descriptive analytics) tells about algorithms and how to use them optimally. Nowadays, every enterprise and business organization and individuals use data mining techniques from the historical information of operations to take the required information as knowledge and use it wisely in their future work and life activities. Data mining has the advantage of uncovering hidden patterns and links that can provide economic benefits that other tools cannot detect.
Өгөгдөл Олборлолтын Аргыг Ашиглан Жижиглэн Худалдааны Борлуулалтын Орлогыг Нэмэгдүүлэх нь
Хураангуй: Энэхүү өгүүлэлд бид жижиглэн худалдаа хийдэг дэлгүүрийн хувьд зарагдсан барааны түүхэн өгөгдөлд тулгуурлан бараа, татан нийлүүлэлтийн таамаглалыг өгөгдөл олборлолтын apriori болон association rule-г ашиглан орлогыг нэмэгдүүлэхийн тулд худалдан аваг- чийн нэг удаагийн худалдан авалтын өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, өгөгдөл олборлолтын өнгөрсөнд болсон зүйлс яагаад тохиолдсон болохыг ойлгох (descriptive analytics) арга алгоритмуудын талаар болон тэдгээрийг хэрхэн оновчтойгоор ашиглах талаар өгүүлнэ. Одоо үед аж ахуй нэгж, бизнесийн байгууллага бүр түүнчлэн хувь хүн хүртэл үйл ажиллагааны түүхэн мэдээллээс өгөгдөл олборлолтын арга техникүүдийг ашиглан шаардлагатай мэдээллийг мэдлэг болгон авч цаашдын ажил, амьдралын үйл ажиллагаандаа ухаалгаар ашиглаж байна. Өгөгдөл олборлолтын хувьд бусад хэрэгслүүдээр илрүүлэх боломжгүй эдийн засгийн үр өгөөж өгөх боломжтой нууцлаг зүй тогтол, холбооснуудыг ч илрүүлж чаддагаараа илүү давуу талтай.
Түлхүүр үгс: Машин сургалтын алгоритмууд, сагсны шинжилгээ, хэрэглэгчийн зан төлөв, Apriori, Хамаарлын шинжилгээ
Background/Objectives: This research paper analyzed the stock prices of Mongolia Stock Exchange TOP 20 index from 1 January 2012 to 31 December 2016, and estimated the return rate of these stocks. Methods/Statistical analysis: A hierarchical clustering was created from the correlation matrix of stock returns. From this clustering five stocks were selected for the portfolio construction and the rate of return was maximized using the Modern Portfolio Theory developed by Harry Markowitz. Findings: The weight of each stock in the portfolio was calculated for maximization the return rate of the portfolio, and 12 portfolios were constructed from these five stocks. Improvements/Applications: An investor can select appropriate one of these portfolios in accordance with his or her risk and return characteristics
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.