 User_ID: A numeric, unique identi

 User_ID: A numeric, unique identifier assigned to each person who has an account on the company’s web site.
 Gender: The customer’s gender, as identified in their customer account. In this data set, it is recorded a ‘M’ for male and ‘F’ for Female. The Decision Tree operator can handle non-numeric data types.
 Age: The person’s age at the time the data were extracted from the web site’s database. This is calculated to the nearest year by taking the difference between the system date and the person’s birthdate as recorded in their account.
 Marital_Status: The person’s marital status as recorded in their account. People who indicated on their account that they are married are entered in the data set as ‘M’. Since the
Data Mining for the Masses
160
web site does not distinguish single types of people, those who are divorced or widowed are included with those who have never been married (indicated in the data set as ‘S’).
 Website_Activity: This attribute is an indication of how active each customer is on the company’s web site. Working with Richard, we used the web site database’s information which records the duration of each customers visits to the web site to calculate how frequently, and for how long each time, the customers use the web site. This is then translated into one of three categories: Seldom, Regular, or Frequent.
 Browsed_Electronics_12Mo: This is simply a Yes/No column indicating whether or not the person browsed for electronic products on the company’s web site in the past year.
 Bought_Electronics_12Mo: Another Yes/No column indicating whether or not they purchased an electronic item through Richard’s company’s web site in the past year.
 Bought_Digital_Media_18Mo: This attribute is a Yes/No field indicating whether or not the person has purchased some form of digital media (such as MP3 music) in the past year and a half. This attribute does not include digital book purchases.
 Bought_Digital_Books: Richard believes that as an indicator of buying behavior relative to the company’s new eReader, this attribute will likely be the best indicator. Thus, this attribute has been set apart from the purchase of other types of digital media. Further, this attribute indicates whether or not the customer has ever bought a digital book, not just in the past year or so.

Kết quả (Việt) 1:

 User_ID: một nhận dạng số, duy nhất được gán cho mỗi người có một tài khoản trên trang web của công ty.
 giới tính: giới tính của khách hàng, như được xác định trong tài khoản khách hàng của họ. Trong này thiết lập dữ liệu, nó được ghi nhận một là ' cho Nam và 'F' cho phụ nữ. Các nhà điều hành Decision Tree có thể xử lý dữ liệu-số loại.
 tuổi: Tuổi của người lúc đó các dữ liệu đã được chiết xuất từ cơ sở dữ liệu của trang web. Điều này được tính đến năm gần nhất bằng cách sự khác biệt giữa hệ thống ngày và ngày sinh của người như được ghi trong tài khoản của.
 Marital_Status: tình trạng hôn nhân của người như ghi trong tài khoản của họ. Những người nêu trên tài khoản của họ rằng họ là vợ chồng được nhập trong các thiết lập dữ liệu như là '. Kể từ khi các
dữ liệu khai thác mỏ cho các Thánh Lễ
160
trang web không phân biệt loại duy nhất của người dân, những người được ly dị hoặc góa bụa được bao gồm trong những người đã không bao giờ kết hôn (chỉ ra trong bộ dữ liệu của ').
 Website_Activity: Thuộc tính này là một dấu hiệu của hoạt động như thế nào mỗi khách hàng là trên trang web của công ty. Làm việc với Richard, chúng tôi sử dụng thông tin của cơ sở dữ liệu trang web mà bản ghi thời gian mỗi khách truy cập đến trang web để tính mức độ thường xuyên, và trong bao lâu mỗi khi, các khách hàng sử dụng trang web. Điều này sau đó được dịch thành một trong ba loại: ít khi, thường xuyên, hoặc thường xuyên.
 Browsed_Electronics_12Mo: đây là chỉ đơn giản là một có/không có cột chỉ ra hoặc không người duyệt cho các sản phẩm điện tử trên trang web của công ty trong quá khứ năm.
 Bought_Electronics_12Mo: một Yes/No cột chỉ ra hoặc không họ mua một mục điện tử thông qua trang web của công ty của Richard trong quá khứ năm.
 Bought_Digital_Media_18Mo: Thuộc tính này là một có/không có lĩnh vực chỉ ra cho dù có hay không những người đã mua một số hình thức của phương tiện truyền thông kỹ thuật số (chẳng hạn như âm nhạc MP3) trong những năm qua và một nửa. Thuộc tính này không bao gồm cuốn sách kỹ thuật số mua.
 Bought_Digital_Books: Richard tin rằng như là một chỉ báo của mua các hành vi liên quan đến công ty mới eReader, thuộc tính này sẽ có khả năng là các chỉ số tốt nhất. Do đó, thuộc tính này đã được thiết lập ngoài việc mua các loại phương tiện truyền thông kỹ thuật số. Hơn nữa, thuộc tính này chỉ ra cho dù có hay không khách hàng đã bao giờ mua một cuốn sách kỹ thuật số, không chỉ trong năm qua hay như vậy.

Kết quả (Việt) 2:

 user_id:. Một số, định danh duy nhất được gán cho mỗi người có một tài khoản trên trang web của công ty
 Giới tính: giới tính của khách hàng, như được xác định trong tài khoản của khách hàng của họ. Trong tập dữ liệu này, nó được ghi lại một 'M' cho nam và 'F' cho Nữ. Các nhà điều hành Tree Quyết định có thể xử lý các loại dữ liệu không phải số.
 Tuổi: Tuổi của người đồng thời trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu các trang web của. Này được tính đến năm gần nhất bằng cách lấy sự khác biệt giữa hệ thống ngày và ngày sinh của người đó được ghi trong tài khoản của họ.
 Marital_Status: tình trạng hôn nhân của người đó được ghi trong tài khoản của họ. Người ghi trên tài khoản của họ rằng họ đã kết hôn được nhập vào các dữ liệu thiết lập như là 'M'. Kể từ khi
khai thác dữ liệu cho các Thánh Lễ
160
trang web không phân biệt loại duy nhất của nhân dân, những người ly dị hoặc góa bụa được bao gồm với những người chưa bao giờ kết hôn (chỉ trong các dữ liệu thiết lập như là 'S').
 Website_Activity: Thuộc tính này là dấu hiệu của hoạt động như thế nào mỗi khách hàng là trên trang web của công ty. Làm việc với Richard, chúng tôi sử dụng thông tin trên trang web của cơ sở dữ liệu ghi lại thời gian của mỗi khách hàng tới thăm trang web để tính toán mức độ thường xuyên, và trong bao lâu mỗi lần, khách hàng sử dụng trang web. Điều này sau đó được dịch sang một trong ba loại:. Hiếm khi, thường xuyên, hoặc thường xuyên
 Browsed_Electronics_12Mo:. này chỉ đơn giản là Yes / No cột chỉ ra hay không phải là người duyệt cho các sản phẩm điện tử trên trang web của công ty trong năm qua
 Bought_Electronics_12Mo : Một Có / Không cột chỉ ra hay không mà họ mua một mặt hàng điện tử thông qua trang web của công ty của Richard trong năm qua.
 Bought_Digital_Media_18Mo: Thuộc tính này là một Yes / No cho biết có hay không người đã mua một số hình thức của phương tiện truyền thông kỹ thuật số ( chẳng hạn như nhạc MP3) trong năm qua và một nửa. Thuộc tính này không bao gồm mua sách kỹ thuật số.
 Bought_Digital_Books: Richard tin rằng như một chỉ số về hành vi liên quan đến mua eReader mới của công ty, thuộc tính này có thể sẽ là chỉ số tốt nhất. Như vậy, thuộc tính này đã được thiết lập ngoài việc mua các loại phương tiện truyền thông kỹ thuật số. Hơn nữa, thuộc tính này chỉ ra có hay không các khách hàng đã từng mua một cuốn sách kỹ thuật số, không chỉ trong năm qua hay như vậy.