Accordingly, this study investigate

Accordingly, this study investigates direct marketing and direct
selling issues in the Taiwan direct selling of cosmetics, which is
part of the direct marketing segment of direct selling. There are
two data mining stages implemented in this study. The Apriori
algorithm is a methodology that consists of the association rules
for data mining, which is implemented to mine knowledge from
a customer database. Knowledge extracted from data mining results
is illustrated as knowledge patterns and rules in order to propose
suggestions and solutions to direct selling firms for their
direct marketing design. Following that, this study uses K-means
to sort consumers into clusters and generate association rules for
each cluster. Thereby, suggestions and solutions can be proposed
to the direct marketing organization for possible new services
and sales. The rest of this study is organized as follows. In Section
2, we present the background of the direct selling industry and cosmetics
market in Taiwan. Section 3 introduces the proposed data
mining system, which includes the system framework and physical
database design. Section 4 presents the data mining process,
including the Apriori algorithm, K-means algorithm, and knowledge
extraction. Section 5 analyzes the data mining results. Research
findings and managerial implications are presented in
Sections 6 and 7 presents a brief conclusion.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตามลำดับ การศึกษานี้ตรวจสอบโดยตรงและการตลาดโดยตรงปัญหาการขายในไต้หวันขายตรงเครื่องสำอาง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของส่วนการตลาดโดยตรงของขายตรง มีขั้นตอนที่นำมาใช้ในการศึกษานี้การทำเหมืองแร่ข้อมูลที่สอง การ Aprioriอัลกอริทึมเป็นวิธีการที่ประกอบด้วยกฎข้อบังคับสำหรับการทำเหมืองข้อมูล ซึ่งจะดำเนินการเหมืองความรู้จากฐานข้อมูลลูกค้า ความรู้จากผลการทำเหมืองข้อมูลมีภาพประกอบเป็นรูปแบบความรู้และกฎเพื่อเสนอคำแนะนำและแก้ปัญหาโดยตรงของบริษัทขายสำหรับของพวกเขาการออกแบบการตลาดโดยตรง ที่ การศึกษานี้ใช้หมายถึง Kการเรียงลำดับผู้บริโภคในกลุ่ม และสร้างความสัมพันธ์ของกฎแต่ละคลัสเตอร์ จึง สามารถนำเสนอข้อเสนอแนะและวิธีแก้ไของค์กรทางการตลาดโดยตรงสำหรับบริการใหม่สุดและการขาย ส่วนเหลือของการศึกษานี้มีการจัดระเบียบดังนี้ ในส่วน2 เรานำเสนอเบื้องหลังของอุตสาหกรรมขายตรงเครื่องสำอางตลาดในไต้หวัน ส่วนที่ 3 แนะนำข้อมูลนำเสนอระบบการทำเหมืองแร่ ซึ่งรวมถึงกรอบการทำงานของระบบทางกายภาพการออกแบบฐานข้อมูล หมวดที่ 4 นำเสนอการทำเหมืองข้อมูลรวมทั้งอัลกอริทึม Apriori อัลกอริทึมหมายถึง K และความรู้สกัด ส่วนที่ 5 วิเคราะห์ผลการทำเหมืองข้อมูล งานวิจัยผลการวิจัยและบริหารจัดการผลปรากฏในส่วนที่ 6 และ 7 แสดงสรุปโดยย่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นการศึกษานี้สำรวจตลาดและตรงโดยตรง
ขายปัญหาในการขายตรงเครื่องสำอางไต้หวันซึ่งเป็น
ส่วนหนึ่งของส่วนการตลาดทางตรงของการขายตรง มี
สองขั้นตอนการทำเหมืองข้อมูลนำมาใช้ในการศึกษาครั้งนี้ Apriori
ขั้นตอนวิธีการเป็นวิธีการที่ประกอบด้วยสมาคมกฎ
สำหรับการทำเหมืองข้อมูลซึ่งจะดำเนินการให้ความรู้ของเราเสียจาก
ฐานข้อมูลลูกค้า ความรู้ที่สกัดจากผลการทำเหมืองข้อมูล
จะแสดงเป็นรูปแบบความรู้และกฎระเบียบในการสั่งซื้อเพื่อนำเสนอ
ข้อเสนอแนะและการแก้ปัญหาการขายตรง บริษัท ของพวกเขา
ในการออกแบบการตลาดทางตรง ต่อไปนี้การศึกษานี้ใช้ K-วิธีการ
ในการจัดเรียงลงในกลุ่มผู้บริโภคและสร้างกฎสมาคมสำหรับ
แต่ละคลัสเตอร์ ดังนั้นข้อเสนอแนะและการแก้ปัญหาสามารถนำเสนอ
ให้กับองค์กรการตลาดทางตรงสำหรับการให้บริการใหม่ที่เป็นไปได้
และการขาย ส่วนที่เหลือของการศึกษาครั้งนี้มีการจัดระเบียบดังต่อไปนี้ ในส่วนที่
2 เรานำเสนอพื้นหลังของอุตสาหกรรมขายตรงและเครื่องสำอาง
ตลาดในไต้หวัน มาตรา 3 ให้นำเสนอข้อมูลที่นำเสนอ
ระบบการทำเหมืองแร่ซึ่งรวมถึงกรอบการทำงานของระบบทางกายภาพและ
การออกแบบฐานข้อมูล หมวดที่ 4 การจัดกระบวนการการทำเหมืองข้อมูล,
รวมทั้งขั้นตอนวิธี Apriori อัลกอริทึม K-วิธีการและความรู้
การสกัด มาตรา 5 ผลการวิเคราะห์การทำเหมืองข้อมูล การวิจัย
ผลการวิจัยและผลการบริหารจัดการจะถูกนำเสนอใน
ส่วนที่ 6 และ 7 ที่มีการสรุปสั้น ๆ