Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus (Toko Prapti)
Notice bibliographique
Résumé
Toko Prapti is a small privately owned company that sells basic necessities,. So far, the prapti shop produces sales data every day, but the results obtained show that the prapti shop has not maximized the data so that it becomes a data accumulation. Therefore, the researcher conducted a study on product sales data by utilizing and applying data mining using the nave Bayes classifier algorithm to determine the interest in purchasing goods at the prapti shop. data. In this study, the author uses the waterfall system development method. The author implements this research using a web programming language, namely PHP, using the CodeIgniter framework with MySQl database. The system built with the nave Bayes algorithm includes product sales data, nave calculations of each attribute and reporting. This system produces 4 attributes that greatly affect the results of the classification. The attributes used in this research are the attributes are quarter 1, quarter 2, quarter 3 and quarter 4. Prediction results obtained using the nave Bayes algorithm produce information that can be used by stores to identify the best-selling products purchased by consumers so that it can help prapti shops to find and determine the target market more accurately. Sources of data taken from the previous 1 year with system accuracy using a confusion matrix resulted in 83.3% accuracy, 84.2% precision and 88.9% recall. Keywords : Data mining, Nave bayes Classifier, Code Igniter, Confusion Matrix
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».