- 2biến: Ràng buộc hạn chế trên cả hai bên (L và R) của luật, ví
2. Thiết kế, xây dựng chương trình phân tích kết quả bán hàng 1 Chuẩn hoá dữ liệu
2.2 Thiết kế giao diện, xây dựng chức năng chương trình Giao diện chính của chương trình
Giao diện chính của chương trình
Hình 3.3: Giao diện chính
form tiền xử lý dữ liệu: đi từ trên xuống dưới, từ trái sang phải, ta
comboBox bên cạnh cho phép người dùng chọn các nhóm khách hàng nếu muốn quan tâm đi sâu vào từng loại khách hàng. Nhóm options ngay phía dưới cho phép ta chọn lọc dữ liệu theo thời gian là Tháng, Quý hoặc một khoảng thời gian do người dùng xác định; command Biến đổi dữ liệu thực hiện biến đổi dữ liệu về dạng (hoá đơn, vật tư), kết quả ta ghi vào bảng và ra file text, do đó khi thực hiện nút lệnh này ta cần nhập tên file để ghi dữ liệu ra, kết quả được thể hiện ngay trên DatagridView, cột vật tư ở đây là tên các mặt hàng, ta tiếp tục biến đổi để lấy Id của các mặt hàng, sau đó lọc dữ liệu bỏ đi những hố đơn chỉ có mơt mặt hàng. Nút lệnh “Cập nhật SPGTT” cho phép ta cập nhật những mặt hàng có giá trị thấp, khơng có nhiều ý nghĩa, khơng cần thiết phải đưa vào trong q trình khai phá.
Hình 3.4: Giao diện của form xử lý dữ liệu
Những dữ liệu đã biến đổi được được lưu ở 2 dạng: dạng bảng trong cơ sở dữ liệu và ở dạng file text.
Form tìm luật kết hợp: command đầu tiên ở góc trên bên phải form
ngay bên cạnh thể hiện tên file đã chọn. Hai comboBox phía dưới cho phép người dùng chọn độ hỗ trợ và độ tin cậy. Command “Mining” thực hiện tìm luật kết hợp từ dữ liệu đã chọn, kết quả được thể hiện trong RichTextBox, kết quả này ở dạng Id của các mặt hàng, để tiện lợi ta chọn nút command “Result” để có kết quả là các luật trong đó các mặt hàng được thể hiện bằng tên của mình, kết quả được thể hiện ngay trên màn hình. Cuối cùng ta có được các luật cần tìm.
Khi nhập dữ liệu, kết quả đưa vào được thể hiện ngay trên màn hình ở cả 2 dạng: dữ liệu dạng bảng và dữ liệu trong file text được thể hiện trong RichTextBox.
(a)
Sau khi chọn các thông số độ hỗ trợ và độ tin cậy để tìm luật, các luật tìm được được thể hiện ngay trên màn hình. Tab “Tồn bộ luật tìm được” thể hiện tất cả các luật tìm được, thay vì thể hiện bằng các Id của vật tư, nó thể hiện bằng tên của các Vật tư.
(b)
(c)
Trong tab “Tồn bộ luật tìm được” ta thấy các luật thu được có những luật cùng thể hiện các mặt hàng và có độ hỗ trợ giống nhau, để
những luật thu được có nhiều ý nghĩa, thực hiện loại bỏ những luật lặp lại các mặt hàng giống với luật trước đó và có độ tin cậy thấp hơn, giữ lại luật có cùng mặt hàng mà có độ tin cậy cao nhất, Tab “Luật kết hợp chọn lọc” thể hiện các luật đã chọn lọc có nhiều ý nghĩa.
(d)
Hình 3.5 (a, b, c, d): Giao diện của form thể hiện nội dung luật kết hơp Để xem thêm một cách chi tiết hơn những thông tin về các mặt hàng trong luật, ta đặt chuột vào từng luật để biết thêm những mặt hàng này thuộc các hoá đơn nào, số lượng, giá cả bao nhiêu? Những nhóm khách hàng nào đã mua hàng? Một DataGridView thể hiện các hố đơn có chứa các mặt hàng trong luật, chi tiết hoá đơn được thể hiện ngay trên màn hình.
Nội dung của luật cũng được thể hiện ngay trên màn hình, trong đó có diễn giải những giá trị số đặc trưng cho luật.
Đặt chuột vào mỗi hố đơn sẽ cho ta những thơng tin chi tiết hơn về các mặt hàng của hố đơn có mặt trong luật.
Thực vậy, số lượng các luật thu được theo giải pháp này gồm các luật có giá trị cao. Đây cũng chính là những tri thức chiết xuất được trong
quá trình khai thác. Vấn đề đặt ra là phải ứng dụng hiệu quả các luật này vào trong sản xuất kinh doanh cũng như cuộc sống dựa vào đặc điểm và tính chất ứng dụng luật ứng với mỗi luật trong tập luật. Để giải quyết vấn đề này ta sử dụng giải pháp tối ưu hoá ứng dụng luật
Việc sử dụng hàm đánh giá để xem xét về tiền đề, kết quả của luật đạt được trong tập luật, đây là một giai đoạn mang tính tư duy nhưng nó rất quan trọng khi ta ứng dụng trong thực tế. Từ khi ghi nhận đến khi ghi nhận tính ứng dụng cho mỗi luật, đây là quá trình tốn kém nhiều thời gian, song kết quả đạt được sẽ hữu ích cho lãnh đạo trong khi hoạch định kế hoạch sản xuất, kinh doanh trong thời gian sắp tới.
Tính ứng dụng các tri thức chiết xuất được sẽ giúp cho lãnh đạo thấy được những mặt hàng nào thường được mua cùng nhau bởi các khách hàng, từ đó tìm hiểu và nắm bắt được những thói quen, thị hiếu của người tiêu dùng đồng thời sẽ thúc đẩy nhà lãnh đạo, quản lý theo dõi số lượng, giá cả các mặt hàng bán chạy trong thời gian trước đó để làm cơ sở đóng góp vào các kế hoạch kinh doanh trong thời gian tới. Ngồi ra, những tri thức đó cũng giúp ích nhà lãnh đạo trong việc bố trí, sắp xếp, kinh doanh những mặt hàng nào tại các quầy nào, tổ chức sắp xếp các quầy gần nhau như thế nào để có doanh thu trong các phiên giao dịch là lớn nhất. Hơn nữa, có thể áp dụng tri thức này để dự đoán số lượng các mặt hàng được bán chạy nhất trong thời gian sắp tới. Tổng hợp các tri thức này, lãnh đạo có thể lên kế hoạch hoạt động, sản xuất, kinh doanh một cách thuận tiện hơn nhằm giảm bớt thời gian phân tích, tổng hợp, thống kê, tìm hiểu thị trường,..Với tính ứng dụng của khai thác luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu giao dịch, không chỉ như vậy, kết quả của khai thác sẽ được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu tri thức để phục vụ cho mục đích xây dựng các hệ chuyên gia về sau này.
KẾT LUẬN
Từ những phân tích ở trên đã cho ta thấy rõ ý nghĩa, tầm quan trọng của kỹ thuật khai phá dữ liệu cũng như luật kết hợp, những tiện tích, hiệu quả của nó có ý nghĩa rất lớn, nó cung cấp cho các nhà quản lý những thông tin quan trọng, cần thiết; giảm bớt thời gian và tiết kiệm được cơng sức tìm hiểu thị trường; là cơ sở cho các nhà quản lý hoạch định kế hoạch kinh doanh, sản xuất được thuận lợi mang lại hiệu quả kinh tế cao. Trong thời gian nghiên cứu, tìm hiểu những nội dung mà đề tài đã đạt được là:
- Nắm bắt và đưa ra được những nội dung khái quát nhất, cơ bản nhất, nêu bật được ý nghĩa, tầm quan trọng của luật kết hợp trong khai phá dữ liệu.
- Trình bày tương đối đầt đủ, chi tiết được những thuật toán từ đơn giản đến phức tạp để tìm luật kết hợp.
- Cài đặt thuật toán Apriori, chạy thuật toán Apriori với bộ dữ liệu thực, cụ thể là kết quả bán hàng của cơng ty DTIC.
- Thiết kế, xây dựng chương trình ứng dụng phân tích kết quả bán hàng dựa trên việc tìm luật kết hợp từ các hố đơn bán hàng.
- Phân tích, đánh giá các kết quả tìm được và khả năng ứng dụng của luật trong thực tế.
- Đưa ra được báo cáo về các luật thu được và thông tin chi tiết về các hố đơn và mặt hàng có liên quan.
Những kết quả đạt được trên đây là những chức năng cơ bản của hệ thống, để có được một chương trình chạy tốt, hiệu quả hơn hệ thống cần có thời gian chỉnh sửa, bổ sung, hoàn thiện một cách chi tiết và đầy đủ.
Hướng phát triển: những thuật tốn để tìm luật kết hợp ở trên mặc dù cho kết quả khá tốt nhưng thời gian chạy chương trình chua nhanh, mất nhiều phép tính tốn, vì vậy hướng phát triển tiếp theo của đề tài là nghiên
cứu, tìm hiểu cải tiến các thuật tốn tuần tự để tìm luật kết hợp được nhanh chóng, làm giảm các phép tính tốn, tăng hiệu quả thực hiện, giảm bớt thời gian chạy chương trình. Việc cải tiến có thể thực hiện trên các khía cạnh:
1. Cải tiến về cấu trúc nhằm lưu trữ dữ liệu thích hợp cho các thuật tốn
2. Cải tiến về cách thực thi các thuật toán trên cơ sở song song hoá dựa trên sự phát triển của cơng nghệ chế tạo.
Ngồi ra, để phát triển, nghiên cứu, tìm hiểu, khai thác sâu hơn về luật kết hợp, ta có thể tiếp tục phát triển, nghiên cứu các luật nhiều mức, luật Boolean và luật định lượng, luật một chiều và nhiều chiều, các luật một cấp và nhiều cấp, các ràng buộc luật,...Ngồi ra có thể phân tích mối kết hợp trong các dạng dữ liệu khác như dữ liệu không gian, dữ liệu đa phương tiện, dữ liệu thời gian thực,…Tiếp tục theo những hướng này ta có thể có những tri thức phong phú hơn, sâu sắc hơn, có cái nhìn rộng hơn về luật kết hợp từ đó biết cách vận dụng một cách hiệu quả và phát huy tối đa vai trò của luật kết hợp trong sản xuất và đời sống.