Khai phá luật dãy là một trong những lĩnh vực rất quan trọng trong nghiên cứu khai phá dữliệu của thập kỷgần đây và ngày càng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Vì trong thực tế, dữliệu dãy tồn tại rất phổbiến, như dãy dữliệu mua sắm của khách hàng, dữliệu điều trịy tế, các dữliệu liên quan đến các thảm họa tựnhiên, dữliệu xửlý khoa học và kỹthuật, dữliệu chứng khoán và phân tích thị trường, dữliệu các cuộc gọi điện thoại, nhật ký truy cập web, dãy ADN biểu thịgen . Mục đích chính của khai phá luật dãy là tìm kiếm và phát hiện tất cảcác dãy con lặp đi lặp lại trong một CSDLtheo yếu tốthời gian. Hiện nay, trên thếgiới đã có rất nhiều nhóm tác giảnghiên cứu đềxuất các thuật toán với các phương pháp tiếp cận khai phá luật dãy khác nhau [1,2,5-12,14-16] nhằm giải quyết sựđa dạng của các loại bài toán cũng như đưa ra các hướng cải tiến nhằm giảm thiểu chi phí thời gian và tài nguyên hệthống. Luận văn này nghiên cứu một sốthuật toán khai phá luật dãy, trong đó tập trung chủyếu vào các thuật toán AprioriAll, AprioriSome [1], vì đây là những thuật toán rất nổi tiếng trong lĩnh vực khai phá luật dãy và phù hợp với việc ứng dụng thửnghiệm vào Hệthống Quản lý khách hàng và tính hóa đơn nước. Luận văn tiếp tục khóa luận tốt nghiệp đại học trước đây của tôi (Nguyễn Đình Văn (2003), Phân tích thiết kếhệ thốngvà ứng dụng vào bài toán quản lý khách hàng và tính hóa đơn nước) trong việc bổsung những tính năng nâng cao cho hệthống. Luận văn hy vọngphát hiện được một sốluật dãy, chẳng hạn như dãy thời gian tiêu thụnước nhiều nhất trong năm, dãy dịch chuyển mức tiêu thụ nước theo mục đích sử dụng (sinh hoạt, sản xuất, kinh doanh, công cộng, ), phát hiện những trường hợp bất thường trong sửdụng nước (tỉ lệđăng ký sửdụng và thực tếsửdụng nước), mức độthất thoát nước và nguyên nhân thất thoát nước đểlãnh đạo xí nghiệp có thểđưa ra các biện pháp quản lý, các chiến lược sản xuất, kinh doanh phù hợp.