Notice bibliographique
Résumé
Pendekatan yang digunakan pada paper ini ialah metode Naive Bayes Classifier. Metode ini bekerja dalam himpunana data kemudian di ekstrak menjadi pengetahuan baru yang akan digunakan untuk optimasi strategi pemasaran. Algoritma Naive Bayes Classifier juga bekerja dalam tipe data numerik yang dapat memudahkan dalam proses analisa. Proses pada metode ini yaitu proses analisa pola data penjualan yang telah ada sebelumnya (Learning Phase) berdasarkan atribut-atribut yaitu jenis, waktu, ukuran yang di ujikan dan proses dari analisa. Penelitian ini menghasilkan pengetahuan baru. Selain hal tersebut dari proses analisa dengan metode Naive Bayes Classifier yaitu menghasilkan pola penjualan berdasarkan atribut-atribut yang telah di tentukan. Hasil dari proses analisa ini akan di gunakan untuk kepentingan perusahan dalam upaya optimasi strategi pemasaran. Pengetahuan baru ini juga dapat memberikan informasi penting seperti hasil prediksi minat pembeli yang dapat digunakan dalam efektivitas dan efisiensi pemasaran dan peningkatan penjualan.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».