КМ-4. Интеллектуальный анализ данных в АИС

Вариант № 1

Задание 1.

Интернет-магазин электроники сталкивается с проблемой высокого процента возвратов товаров (15% от всех заказов). Руководство хочет понять причины и прогнозировать рискованные заказы до их отправки.

1) Определите бизнес-цели и цели Data Mining для этого проекта.

2) Опишите, какие данные потребуются на этапе «Понимание данных» и из каких источников их можно получить.

3) Сформулируйте гипотезу о том, какие преобразования данных (Data Preparation) будут критически важны для успеха проекта.

Задание 2.

Для приведенного ниже бизнес-сценария определите, какая задача Data Mining (классификация, кластеризация, ассоциативные правила, регрессия, прогнозирование) является наиболее подходящей. Обоснуйте свой выбор.

- Банк хочет автоматически распределять входящие заявки на кредит по трем категориям: «Одобрить автоматически», «На рассмотрение менеджеру», «Отклонить».

Задание 3.

Контекст: Крупный супермаркет хочет оптимизировать выкладку товаров.

Данные: 100,000 транзакций за месяц, 5000 уникальных товаров.

Задача:

1) Реализуйте алгоритм Apriori для поиска ассоциативных правил.

2) Определите оптимальные пороги поддержки и достоверности.

3) Проанализируйте найденные правила.