Для решения задачи анализа рыночной корзины используются ассоциативные правила вида «если… то...». Каждая покупка именуется «транзакцией».
На основании большого набора таких транзакций строится исследование поведения клиента.
В данном проекте использовалось Oracle Data Miner - это расширение Oracle SQL Developer, которое позволяет аналитикам данных просматривать свои данные, создавать и оценивать несколько моделей машинного обучения и ускорять развертывание моделей.
Благодаря этой технологии пользователи могут работать напрямую с данными, которые остаются в базе данных. Для аналитиков данных есть возможность исследовать данные с помощью графиков, создавать и описывать прогнозирующие модели.
В ходе рабочего процесса собирается и документируется аналитическая методология пользователя. Она же может быть сохранена для возможности совместного использования.
В результате, полученные с помощью анализа рыночной корзины, данные позволяют оптимизировать ассортимент товаров и запасы, размещение их в торговых залах, увеличивать объемы продаж за счет предложения клиентам сопутствующих товаров.