Поиск сопутствующих товаров
Одной из распространенных бизнес-задач розничной торговли выступает определение потребительской корзины и выявление совместно продаваемых товаров. Очевидно, что если статистика свидетельствует, что товары А и Б часто встречаются в рамках одной покупки, имеет смысл расположить их рядом или рекомендовать покупателям, приобретшим один из этих товаров, другой, с целью стимулирования продаж и совместного продвижения товаров. Вы наверняка встречались на практике с ситуацией, когда при выборе товара в онлайновом магазине, система ненавязчиво выдавала рекомендации типа "большинство посетителей, заказавших данный товар, интересовались также тем-то и тем-то". В предлагаемой вашему вниманию заметке рассказывается о том, что происходит "по ту сторону фокуса" и как решаются основные задачи построения экспертной системы определения совместных продаж на основе модуля поиска закономерностей (Data Mining) в составе Microsoft SQL Server. Изложение построено по принципу от простого к сложному и начинается с Data Mining Add-ins for Excel 2007, бесплатного расширения для Excel, которое позволяет решать подобные задачи при помощи инструментов Table Analysis Tools, не требующих глубокого знакомства с теорией Data Mining. Затем разбираются основные принципы функционирования ассоциативного алгоритма, одного из семи алгоритмов поиска закономерностей в составе SQL Server, и показывается, как построить структуру Data Mining, привязать к ней модель, натренировать и использовать с помощью языка DMX - Data Mining eXtensions, стандартных расширений SQL для поиска закономерностей, который поддерживается SQL Server Analysis Services.