تحليل التقارب

يُصنَّف تحليل التقارب ضمن مصطلحات استخراج البيانات ، الذي يكشف عن علاقات ذات دلالة بين الكيانات المختلفة بناءً على تكرارها في مجموعة بيانات . في معظم الأنظمة والعمليات، يُمكن لتطبيق تحليل التقارب استخلاص معلومات قيّمة حول الاتجاهات غير المتوقعة . في الواقع، يستفيد تحليل التقارب من دراسة السمات المترابطة، مما يُساعد على كشف الأنماط الخفية في البيانات الضخمة من خلال توليد قواعد الارتباط. تتألف عملية استخراج قواعد الارتباط من شقين: أولًا، تحديد جميع السمات المتكررة في مجموعة البيانات، ثم توليد قواعد ارتباط تُحقق معايير مُحددة مُسبقًا، كالدعم والثقة، لتحديد أهم العلاقات في مجموعة العناصر المتكررة. تتمثل الخطوة الأولى في هذه العملية في حساب تكرار السمات في مجموعة البيانات. بعد ذلك، يتم إنشاء مجموعة فرعية تُسمى مجموعة العناصر المتكررة. يتخذ استخراج قواعد الارتباط شكلًا يُشير إلى أنه إذا وُجد شرط أو سمة (أ)، فإن شرطًا أو سمة أخرى (ب) ستكون موجودة. يُسمى الشرط أو السمة الأولى (أ) بالسابقة ، بينما يُعرف الشرط أو السمة الثانية (ب) بالنتيجة . تُكرر هذه العملية حتى لا يتم العثور على أي مجموعات عناصر متكررة إضافية. هناك مقياسان مهمان لتطبيق تقنية استخراج قواعد الارتباط: الدعم والثقة. كما تُستخدم خوارزمية مسبقة لتقليل مساحة البحث للمشكلة. ^{[ 1 ]}

يُعرَّف مقياس الدعم في خوارزمية تعلم قواعد الارتباط بأنه تكرار ظهور المقدمة أو النتيجة معًا في مجموعة بيانات. علاوة على ذلك، يُعبَّر عن الثقة بأنها موثوقية قواعد الارتباط، والتي تُحدَّد بنسبة سجلات البيانات التي تحتوي على كلٍّ من A وB. ويُعدّ الحد الأدنى للدعم والثقة مدخلاتٍ للنموذج. وبالنظر إلى جميع التعريفات المذكورة أعلاه، يُمكن لتحليل التقارب تطوير قواعد تتنبأ بوقوع حدثٍ ما بناءً على وقوع أحداثٍ أخرى. وقد تم استكشاف هذه الطريقة في استخراج البيانات في مجالاتٍ مختلفة، بما في ذلك تشخيص الأمراض، وتحليل سلة التسوق، وقطاع التجزئة، والتعليم العالي، والتحليل المالي. في قطاع التجزئة، يُستخدم تحليل التقارب لإجراء تحليل سلة التسوق، حيث يسعى تجار التجزئة إلى فهم سلوك الشراء لدى العملاء. ويمكن استخدام هذه المعلومات لأغراض البيع المتقاطع والبيع الإضافي ، بالإضافة إلى التأثير على عروض المبيعات ، وبرامج الولاء، وتصميم المتاجر، وخطط الخصم . ^{[ 2 ]}

قد يُظهر تحليل سلة التسوق لبائع التجزئة أن العملاء غالبًا ما يشترون الشامبو والبلسم معًا ، لذا فإن وضع كلا المنتجين في عرض ترويجي في نفس الوقت لن يؤدي إلى زيادة كبيرة في الإيرادات، في حين أن العرض الترويجي الذي يشمل أحد المنتجين فقط من المرجح أن يؤدي إلى زيادة مبيعات المنتج الآخر.

قد يُزوّد ​​تحليل سلة المشتريات بائع التجزئة بمعلوماتٍ تُساعده على فهم سلوك الشراء لدى العميل. تُمكّن هذه المعلومات بائع التجزئة من فهم احتياجات العميل وإعادة تصميم تخطيط المتجر وفقًا لذلك، وتطوير برامج ترويجية مشتركة، أو حتى استقطاب عملاء جدد (كما هو الحال في مفهوم البيع المتقاطع ). ومن الأمثلة التوضيحية المبكرة غير الموثقة لهذا المفهوم، اكتشاف إحدى سلاسل المتاجر الكبرى، خلال تحليلها، أن العملاء الذكور الذين يشترون حفاضات الأطفال غالبًا ما يشترون البيرة أيضًا، حيث وضعوا الحفاضات بالقرب من ثلاجات البيرة، مما أدى إلى زيادة مبيعاتها بشكلٍ ملحوظ. ورغم أن هذه الأسطورة الحضرية ليست سوى مثال يستخدمه الأساتذة لتوضيح المفهوم للطلاب، إلا أن تفسير هذه الظاهرة الخيالية قد يكون أن الآباء الذين يُرسلون لشراء حفاضات الأطفال غالبًا ما يشترون البيرة أيضًا كمكافأة. ^{[ 3 ]} يُفترض أن هذا النوع من التحليل يُعد مثالًا على استخدام التنقيب في البيانات . ومن الأمثلة الشائعة الاستخدام على البيع المتبادل على الإنترنت باستخدام تحليل سلة السوق استخدام موقع Amazon.com لعبارة "العملاء الذين اشتروا الكتاب أ اشتروا أيضًا الكتاب ب"، على سبيل المثال "الأشخاص الذين قرأوا تاريخ البرتغال كانوا مهتمين أيضًا بالتاريخ البحري ".

يمكن استخدام تحليل سلة التسوق لتقسيم العملاء إلى مجموعات . على سبيل المثال، يمكن للشركة أن تنظر في المنتجات الأخرى التي يشتريها العملاء مع البيض، وتصنفهم إلى فئتين: فئتان: فئتان لتحضير الكعك (إذا كانوا يشترون البيض مع الدقيق والسكر)، وفئتان لتحضير العجة (إذا كانوا يشترون البيض مع لحم الخنزير المقدد والجبن). ويمكن استخدام هذا التصنيف لتوجيه برامج أخرى. وبالمثل، يمكن استخدامه لتقسيم المنتجات إلى مجموعات طبيعية. يمكن للشركة أن تنظر في المنتجات الأكثر مبيعًا معًا، وتُعدِّل إدارة فئات منتجاتها وفقًا لهذه المجموعات. ^{[ 4 ]}

ازداد استخدام تحليل سلة التسوق في قطاع الأعمال بشكل ملحوظ منذ إدخال نقاط البيع الإلكترونية . ^{[ 2 ]} تستخدم أمازون تحليل التقارب في البيع التكميلي، حيث توصي بمنتجات للعملاء بناءً على سجل مشترياتهم وسجل مشتريات عملاء آخرين اشتروا المنتج نفسه. وتخطط فاميلي دولار لاستخدام تحليل سلة التسوق للمساعدة في الحفاظ على نمو المبيعات مع التوجه نحو تخزين المزيد من السلع الاستهلاكية ذات هامش الربح المنخفض . ^{[ 5 ]}

من أهم التطبيقات السريرية لتحليل التقارب إمكانية تطبيقه على سجلات المرضى الطبية لاستخلاص قواعد الارتباط. ويمكن تقييم هذه القواعد بشكل أعمق لتحديد الحالات والخصائص المختلفة التي تتطابق في مجموعة كبيرة من المعلومات. ^{[ 6 ]} من الضروري فهم ما إذا كان هناك ارتباط بين العوامل المختلفة المساهمة في حالة مرضية معينة، وذلك لتطبيق التدخلات الوقائية أو العلاجية الفعالة. في الطب المبني على البراهين ، يساعد اكتشاف التزامن بين الأعراض المرتبطة بتطور الأورام أو السرطانات على تشخيص المرض في مراحله المبكرة. ^{[ 7 ]} إضافةً إلى استكشاف الارتباط بين الأعراض المختلفة لدى المريض المصاب بمرض معين، يمكن أيضاً تحديد الارتباطات المحتملة بين الأمراض المختلفة التي تساهم في حالة مرضية أخرى باستخدام تحليل التقارب. ^{[ 8 ]}

• تعلم قواعد الارتباط

• ج. هان وآخرون، 2006، استخراج البيانات: المفاهيم والتقنيات ، رقم ISBN 978-1-55860-901-3
• في. كومار وآخرون، 2005، مقدمة في استخراج البيانات ، رقم ISBN 978-0-321-32136-7
• يو. فياض وآخرون، 1996 ، التطورات في اكتشاف المعرفة واستخراج البيانات ، رقم ISBN 978-0-262-56097-9

• أمثلة على تحليل سلة التسوق الأساسي باستخدام برنامج إكسل