DOI: https://doi.org/10.51983/ijiss-2024.14.2.20
تاريخ النشر: 2024-06-28
المؤلف: Dr.D. David Winster Praveenraj وآخرون
الموضوع الرئيسي: تسرب العملاء والتجزئة
نظرة عامة
النمو السريع للتجارة الإلكترونية قد حسّن بشكل كبير من الراحة للمستهلكين، ومع ذلك فقد أدخل أيضًا ديناميكية وتعقيدًا متزايدين، مما يطرح تحديات متنوعة. تكافح تقنيات استخراج البيانات التقليدية لإدارة الكميات الهائلة من البيانات في صناعة مزودي الطاقة بسبب اعتمادها على هندسة الميزات التي تتطلب جهدًا كبيرًا، مما يحد من قابلية التوسع. بالمقابل، يمكن للشبكات العصبية التلافيفية (CNN) معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة وتحديد الميزات القيمة بشكل مستقل، مما يعزز الفعالية في تحليل البيانات.
تقدم هذه الدراسة نموذج توقع المبيعات القائم على CNN (CNN-SFM) المصمم لاستخراج رؤى من بيانات التجارة الإلكترونية لتوقعات دقيقة لمبيعات السلع. تظهر النتائج وجود ارتباط عالٍ قدره 0.98 بين بيانات الاستخدام الفعلية والمتوقعة، مع حد أقصى للخطأ المتوسط يبلغ فقط 1.78%. تؤكد هذه النتائج على قدرة استخراج البيانات، وخاصة من خلال CNN، على كشف المعلومات المخفية وتوقع أنماط الاستهلاك المستقبلية بدقة في التجارة الإلكترونية، مما يحسن من فهم سلوك المستهلك واتجاهات القوة الشرائية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التقدم الكبير في التجارة الإلكترونية المدفوع بتطورات الحوسبة والشبكات واستخراج البيانات. تؤكد على الأهمية المتزايدة للأنظمة الذكية في التجارة الإلكترونية، التي تستفيد من تقنيات استخراج البيانات لاستخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات المعقدة. يشير المؤلفون إلى أن تحليلات الأعمال التقليدية غير كافية لتلبية الاحتياجات الديناميكية للتجارة الإلكترونية، مما يستلزم تطوير نماذج إدارة أكثر كفاءة. يقترحون نموذج توقع المبيعات القائم على CNN (CNN-SFM) للاستفادة بشكل أفضل من إمكانيات البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية، بهدف تحسين اتخاذ القرار وكفاءة العمليات.
تستعرض هذه القسم أيضًا تقنيات النمذجة التنبؤية المختلفة المستخدمة في التجارة الإلكترونية، مثل الانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وأشجار القرار المعززة بالتدرج، كل منها له نقاط قوته في مواجهة تحديات معينة. ومع ذلك، يجادل المؤلفون بأن هذه الطرق التقليدية غالبًا ما تعتمد على هندسة الميزات التي تتطلب جهدًا كبيرًا وقد تواجه صعوبة في قابلية التوسع. بالمقابل، يتم تقديم نهج CNN كحل أكثر فعالية نظرًا لقدرته على استخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا من مجموعات البيانات الكبيرة، مما يعزز دقة التوقعات. تشير النتائج التجريبية إلى أن CNN-SFM يحسن بشكل كبير من دقة توقعات حجم المبيعات، مما يعالج قيود تقنيات استخراج البيانات التقليدية.
نقاش
في هذا القسم، يقترح المؤلفون نموذجًا قائمًا على الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) لتوقع المبيعات في التجارة الإلكترونية، مع التأكيد على أهمية تقنيات استخراج البيانات للتعامل مع تعقيدات بيانات سلوك المستهلك. يستفيد النموذج من قدرة CNN على استخراج الميزات المهمة من مجموعات البيانات عالية الأبعاد مع تقليل المتطلبات الحاسوبية من خلال مشاركة الأوزان. يوضح المؤلفون بنية CNN، التي تتضمن خمس طبقات وتستخدم TensorFlow للتنفيذ. يصفون العمليات الرياضية المعنية، مثل الالتفاف والتجميع، ويبرزون ضرورة تطبيع البيانات لتعزيز دقة التوقعات وتقليل عدم اليقين في التوقعات.
تحليل المحاكاة، الذي تم إجراؤه على مجموعة بيانات من مجموعة علي بابا، يكشف أن النموذج يحقق معامل ارتباط عالٍ قدره 0.98 بين أحجام المبيعات المتوقعة والفعلية، مع هامش خطأ ضمن 5%. تشير النتائج إلى أن النهج القائم على CNN يلتقط بفعالية أنماط شراء المستهلكين ويقدم توقعات موثوقة. يستنتج المؤلفون أن طريقة CNN-SFM الخاصة بهم تقلل بشكل كبير من الحاجة إلى استخراج الميزات يدويًا، مما يبسط عملية التوقع في إدارة التجارة الإلكترونية. تؤكد نتائج الدراسة على قوة النموذج وإمكانية تطبيقه عبر مجالات متنوعة ضمن التجارة الإلكترونية.
DOI: https://doi.org/10.51983/ijiss-2024.14.2.20
Publication Date: 2024-06-28
Author(s): Dr.D. David Winster Praveenraj et al.
Primary Topic: Customer churn and segmentation
Overview
The rapid growth of e-commerce has significantly improved convenience for consumers, yet it has also introduced increased dynamism and complexity, presenting various challenges. Traditional data mining techniques struggle to manage the vast amounts of data in the power provider industry due to their reliance on labor-intensive feature engineering, which limits scalability. In contrast, Convolutional Neural Networks (CNN) can efficiently process large datasets and autonomously identify valuable features, enhancing effectiveness in data analysis.
This study introduces a CNN-based Sales Forecasting Model (CNN-SFM) designed to extract insights from e-commerce data for accurate commodity sales predictions. The results demonstrate a high correlation of 0.98 between actual and predicted usage data, with a maximum mean error of only 1.78%. These findings underscore the capability of data mining, particularly through CNN, to uncover hidden information and accurately forecast future consumption patterns in e-commerce, thereby improving understanding of consumer behavior and purchasing power trends.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant advancements in e-commerce driven by developments in computing, networking, and data mining. It emphasizes the growing importance of intelligent e-commerce systems, which leverage data mining techniques to extract valuable insights from complex datasets. The authors note that traditional business analytics are insufficient for the dynamic needs of e-commerce, necessitating the development of more efficient management models. They propose a CNN-based Sales Forecasting Model (CNN-SFM) to better harness the potential of big data in e-commerce, aiming to improve decision-making and operational efficiency.
The section also reviews various predictive modeling techniques used in e-commerce, such as Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, and Gradient Boosting Decision Trees, each with its strengths in addressing specific challenges. However, the authors argue that these conventional methods often rely on labor-intensive feature engineering and may struggle with scalability. In contrast, the CNN approach is presented as a more effective solution due to its ability to automatically extract relevant features from large datasets, thereby enhancing predictive accuracy. Empirical results indicate that the CNN-SFM significantly improves the precision of sales volume forecasts, addressing the limitations of traditional data mining techniques.
Discussion
In this section, the authors propose a convolutional neural network (CNN)-based model for sales forecasting in e-commerce, emphasizing the importance of data mining techniques to handle the complexities of consumer behavior data. The model leverages CNN’s ability to extract significant features from high-dimensional datasets while minimizing computational demands through weight sharing. The authors detail the architecture of the CNN, which includes five layers and utilizes TensorFlow for implementation. They describe the mathematical processes involved, such as convolution and pooling, and highlight the necessity of data normalization to enhance prediction accuracy and mitigate uncertainty in forecasting.
The simulation analysis, conducted on a dataset from the Alibaba group, reveals that the model achieves a high correlation coefficient of 0.98 between predicted and actual sales volumes, with a margin of error within 5%. The findings indicate that the CNN-based approach effectively captures consumer purchasing patterns and provides reliable forecasts. The authors conclude that their CNN-SFM method significantly reduces the need for manual feature extraction, thus streamlining the forecasting process in e-commerce management. The study’s results underscore the model’s robustness and potential applicability across various domains within e-commerce.