Abstract:
تهدف هذه الدراسة إلى استخراج قواعد الارتباط واكتشاف الأنماط المتكررة بين السلع المباعة، من خلال تحليل
سلة السوق حيث شملت العينة 12982 معاملة تجارية بسوبيرات الرياض بولاية الجلفة -الجزائر، خلال الفترة
الممتدة ما بين 1 - 14 جانفي 2024 ، وباستخدام خوارزمية Apriori ، تم استخراج 21 قاعدة ارتباطية وبثقة
عالية تفوق 80% .
وقد خلصت الدراسة إلى أن تقنيات التنقيب في البيانات تعتبر من الطرق الحديثة ذات الكفاءة العالية في
تحليل البيانات. وبناءً على النتائج المتوصل إليها، قدمنا جملة من التوصيات تتعلق بترتيب السلع اعتمادا على
القواعد الارتباطية المستخرجة، وذلك بما يفيد سوبيرات الرياض لتحسين ربحيتهاThis study aims to extract association rules and discover frequent patterns among sold products through market basket analysis. The sample consisted of 12982 commercial transactions conducted at Superat Erriyadh in Djelfa Province, Algeria, during the period from January 1 to 14, 2024. Twenty-one association rules were extracted using the Apriori algorithm, all with a high confidence level exceeding 80%.
The study concluded that data mining techniques are one of the modern methods that are highly efficient for data analysis. A set of recommendations regarding the arrangement of goods was proposed based on the obtained results and the extracted association rules, in a way that benefits Superat Erriyadh and enhances its profitability
