Mở đầu Trong lĩnh vực bán hàng, người ta quan tâm đến yếu tố doanh thu Đó kết cuối hoạt động kinh tế sản xuất, hoạt động tài chính, hay hoạt động nhằm đem lại lợi nhuận cho cửa hàng, doanh nghiệp Doanh thu coi yếu tố sống cịn, người ta dựa vào để đánh giá mức độ hiệu hoạt động kinh tế nói chung hoạt động bán hàng nói riêng Doanh thu vô quan trọng hoạt động kinh tế, điển hình lĩnh vực bán lẻ, yếu tố tạo động lực để thúc đẩy phat triển việc bán hàng doanh nghiệp, cửa hàng Đối với kinh tế có cạnh tranh gay gắt nay, để tồn cửa hàng, doanh nghiệp cần phải tạo doanh thu từ hoạt động Người ta tìm cách tiếp cận để tối đa hóa doanh thu nhiều tốt Việc chiến lược đắn, thúc đẩy mạnh mẽ cho việc tối đa lợi nhuận Một cách để tăng lợi nhuận, phân khúc, tiếp cận nhóm khách hàng khác nhau, dựa vào xu hướng tiêu dùng họ, nhà quản lý bán hàng định chiến lược giúp tăng doanh số Chính vậy, mơn học này, em tìm hiểu đề tài xây dựng hệ hỗ trợ nhà quản lý bán lẻ từ việc phân cụm khách hàng dựa theo lượng chi tiêu, sử dụng thuật toán phân cụm kinh điển KMeans Hệ thống cho nhà quản lý thấy xu hướng khách hàng, hỗ trợ nhà quản lý đưa quyêt định có lợi Em xin gửi lời cảm ơn đến thầy Lê Chí Ngọc hướng dẫn góp ý mơn học “Hệ hỗ trợ định” sâu sắc tỉ mỉ, giúp chúng em hoàn thành mơn học qua đó, chúng em trang bị kiến thức tảng cho hướng tiềm nghề nghiệp 1 Khảo sát 1.1 Đặt vấn đề 1.1.1 Nhu cầu Trong lĩnh vực bán lẻ, khách hàng gắn liền với lợi nhuận, nhà quản lý cần có chiến lược cho tập khách lượng chi tiêu khách ngày nhiều Làm để giữ chân khách cũ, thu hút khách mới, để họ thấy khơng mua hàng, mà “thượng đế” ? Làm để khách mua sản phẩm nhiều hơn? Đó tốn mà nhà quản lý nỗ lực hướng đến Dựa thơng tin có, quyêt định chiến lược để đạt mục tiêu trên? Nắm tay nội tinh hoa liệu, công cụ đắc lực cho nhà quản lý giúp doanh nghiệp, chi nhánh tạo lợi cạnh tranh, cụ thể lĩnh vực bán lẻ 1.1.2 Một số khó khăn “Nắm tay đất sét, để đất sét hóa thành vàng” Tập liệu lấy từ “thượng đế” mua hàng, liệu thơ, có số lượng lớn Nhìn vào tập thơ đó, nhà quản lý khơng thể có chút cảm quan để đưa chiến lược Với số lượng lớn liệu, hiệu việc phân tích tay bị giới hạn Một việc quan trọng cần phải làm, để chăm sóc khách hàng, việc biêt khách hàng muốn Và để biết khách hàng muốn gì, ta cần biết xu hướng họ, điều dẫn đến nhu cầu việc phân chia tập liệu ban đầu thành tập với tập mang đặc trưng khác Việc phân tập cần dựa vào nội liệu để có nhìn hợp lý, khơng thể phân chia cách tùy ý theo ngưỡng Làm việc với biểu đồ, dễ dàng làm việc với số thô 1.2 Giải pháp 1.2.1 Hệ thống phân cụm khách hàng Từ khó khăn nêu trên, giải pháp đưa xây dựng hệ thống phân cụm khách hàng theo lượng chi tiêu họ Từ cụm khách hàng phân chia được, nhà quản lý biết xu hướng cụm, định chiến lược phù hợp nhằm gia tăng lợi nhuận cho việc kéo khách, bán hàng Lợi ích: + Cơng cụ trực quan liệu + Ứng dụng thuật toán máy học tăng hiệu phân tích liệu + Kết xuất biểu đồ dễ đọc mang nhiều ý nghĩa cho nhà quản lý 1.2.2 Thuật toán phân cụm Sử dụng thuật toán phân cụm KMeans để thực Thuận toán KMeans thuật toán phân cụm dựa khoảng cách điểm liệu, thuộc lớp tốn học khơng giám sát, vậy, thuật tốn đưa điểm liệu có “xu hướng” gần tương tự Đây lý để ta chọn thuật tốn KMeans tìm xu hướng khách hàng Hơn nữa, kết thuật tốn KMeans cịn tái sử dụng làm đầu vào cho nghiệp vụ phân tích khác cần Ưu điểm KMeans: + Thuật toán phân cụm kinh điển, dễ triển khai + Vì thuật tốn học khơng giám sát nên khơng cần liệu có nhãn Nhược điểm: + Nội liệu phải tập hợp cụm + Phải khảo sát để số cụm cần chia + Nhạy cảm với nhiễu Phân tích thiết kế hệ thống 2.1 Sơ đồ phân cấp chức 2.2 Sơ đồ liệu mức khung cảnh 2.3 Sơ đồ liệu mức đỉnh 2.4 Sơ đồ liệu mức đỉnh Kết chạy thuật toán 3.1 Dữ liệu 3.2 Kết + Đồ thị Elbow tổng bình phương khoảng cách + Kết phân cụm Chương trình 4.1 Giao diện Giao diện đăng nhập Giao diện nạp liệu Giao diện thống kê doanh thu 4.2 Công nghệ sử dụng Phần mềm Phân cụm khách hàng xây dựng cho nhà quản lý dựa công nghệ website, sử dụng: + HTML: Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn + CSS: Ngôn ngữ styling web + JS: Ngơn ngữ lập trình giao diện web Để tăng hiệu phần mềm khách hàng sử dụng, phần mềm kết hợp công nghệ: + Dotnet Core: Công nghệ cho phép tạo web server để triển khai sản phẩm đa tảng, xây dựng hệ thống dựa REST API + MS SQL: Công nghệ sở liệu Microsoft, truy xuất nhanh ổn định + Angular: Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, tương thích nhiều trình duyệt + Python: Cơng cụ phân tích liệu mạnh mẽ Kết luận Qua mơn báo cáo này, em trình bày việc tiếp cận xu hướng khách hàng thuật tốn phân cụm KMeans Từ mơn học này, em biết thêm trang bị kiến thức tảng hướng tiềm nghề nghiệp học Toán Tin Em xin chân thành cảm ơn thầy Lê Chí Ngọc tận tình hướng dẫn góp ý thiếu sót chúng em q trình học mơn Hệ hỗ trợ định 10 ... dụng thuật toán máy học tăng hiệu phân tích liệu + Kết xu? ??t biểu đồ dễ đọc mang nhiều ý nghĩa cho nhà quản lý 1.2.2 Thuật toán phân cụm Sử dụng thuật toán phân cụm KMeans để thực Thuận toán KMeans. .. KMeans thuật toán phân cụm dựa khoảng cách điểm liệu, thuộc lớp toán học khơng giám sát, vậy, thuật tốn đưa điểm liệu có ? ?xu hướng? ?? gần tương tự Đây lý để ta chọn thuật tốn KMeans tìm xu hướng khách. .. thống phân cụm khách hàng theo lượng chi tiêu họ Từ cụm khách hàng phân chia được, nhà quản lý biết xu hướng cụm, định chiến lược phù hợp nhằm gia tăng lợi nhuận cho việc kéo khách, bán hàng Lợi