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数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘

数据挖掘实验报告  超市商品销售分析及数据挖掘
数据挖掘实验报告  超市商品销售分析及数据挖掘

通信与信息工程学院

课程设计说明书

课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务(理)

组长:

学号:

组员/学号:

开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日

目录

1.绪论 (1)

1.1项目背景 (1)

1.2提出问题 (1)

2.数据仓库与数据集市的概念介绍 (1)

2.1数据仓库介绍 (1)

2.2数据集市介绍 (2)

3.数据仓库 (3)

3.1数据仓库的设计 (3)

3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4)

3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5)

3.2 数据仓库的建立 (5)

3.2.1数据仓库数据集成 (5)

3.2.2建立维表 (8)

4.OLAP操作 (10)

5.数据预处理 (12)

5.1描述性数据汇总 (12)

5.2数据清理与变换 (13)

6.数据挖掘操作 (13)

6.1关联规则挖掘 (13)

6.2 分类和预测 (17)

6.3决策树的建立 (18)

6.4聚类分析 (22)

7.总结 (25)

8.任务分配 (26)

数据挖掘实验报告

1.绪论

1.1项目背景

在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向,而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联,并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。

1.2提出问题

那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘?怎样挖掘?具体说,超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联,正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢?如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢?本次实验为解决这一问题提出了解决方案。

2.数据仓库与数据集市的概念介绍

2.1数据仓库介绍

数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它并不是所谓的“大型数据库”。........

2.2数据集市介绍

数据集市,也叫数据市场,是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。.......

3.数据仓库

3.1数据仓库的设计

3.1.1数据库的概念模型

3.1.2数据仓库的模型

数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图,我们创建了四个

维表和一个事实表。四个维表为:item维表,time维表,branch维表,location维表。事实表为:sales事实表。其中,

3.2数据仓库的建立

3.2.1数据仓库数据集成

我们小组粗略的统计了超市一年的销售记录,并建立了数据库。其....

当然,这只是最初的表,后面还要进行数据清理与转换,对其进一步改进,以便于数据挖掘。

3.2.2建立维表

item维表

branch维表

location维表

sales事实表

4.OLAP操作

按时间上卷:

切块:

按片查询:

整个数据立方体:

5.数据预处理

5.1描述性数据汇总

【saleID】S*:销售号(笔数)

【customerID】C*:顾客编号

【productID】P*:购买的商品号

【timeID】T*:时间号(月)

5.2数据清理与变换

数据清理:(1)初始表格在前面已经给出,每笔交易中购买的商品不止一

....

数据变换:对不同的数据类型做不同的变换。比如男女分别用1,0表示;高中档商品用1,0表示;收入统一除以10000。

6.数据挖掘操作

6.1关联规则挖掘

6.1.1频繁一项集筛选

I1支持度的代码及结果为:

输出结果为:24

其他一项候选集同理

6.1.2、频繁二项集筛选

频繁二项集候选集为(I1,I18),(I1,I2),(I1,,I3),(I1,I4),(I1,I5),(I1,I7),

(I18,I2),(I18,I3),(I18,I4),(I18,I5),(I18,I7),

(I2,I3),(I2,I4),(I2,I5),(I2,I7),

(I3,I4),(I3,I4),(I3,I5),(I3,I7),

(I4,I5),(I4,I7),

(I5,I7)

(I1,I18)的支持度代码和结果为:

输出结果为:15

I3和I18支持度的代码和结果为:

输出结果为:14

I1和I3支持度的代码和结果为:

输出结果为:18

同理可得:

6.1.3、频繁三项集筛选

频繁三项集候选集为:(I1,I3,I18)

(I1,I3,I18)的支持度代码和结果为:

输出结果为:13

综上可得I1、I3和I18的支持度和置信度为:

[]c s

(

)1

,

)2

(

,

(

?

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)3

,

X

buys

item

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X

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X

transcatio

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[]%

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I

X

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I

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%,

18

,

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12

93

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,

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,

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I

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buys

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transcatio

n

?

,I

)1

,

12

%,

72

(

)

)3

,

(

,

18

(

由上可知:1.顾客习惯一起购买商品I1,I3,I18,即牛奶面包和电视机

2.所以超市可以将牛奶面包电视机摆放在一起

6.2分类和预测

预测的结果可以用关联规则的结果和OLAP的结果来说明。预测结果如下:1.根据OLAP从日到月上卷操作,1月为销售旺季,商店可以在此期间加大供应量,以获得更大利润。

2.顾客对牛奶的需求很大,且为蒙牛牛奶

3.顾客对面包的需求也很大,且为安琪面包

4. 对步步高电视机的需求也很大。

6.3决策树的建立:

通过研究顾客的属性,分析这些属性对顾客购买商品档次的影响,建立决策树,预测顾客购买商品的档次。

6.3.1.选择最佳分裂点:

1)源数据:(部分展示)

数据转换后数据:(部分展示)

2)选取过程具体操作:

3)经比较gain()的值得出,选取sex。

6.3.2.继续寻找下一个分裂点:

1)源数据:(部分展示)(按sex分类)

F:(49条记录)

M:(51条记录)

2)选取过程具体操作:

F:

M:

M中找到的分裂点为income

6.3.3.分裂的数据结果部分如图:

F:

M的操作以此类推,得到的结果如下:

由此可得出决策树为:

6.4 聚类分析

6.4.1原始数据:

6.4.2数据转换:

6.4.3使用欧几里得距离,K=3,K均值:第一次聚类分析:

第二次聚类分析:

第三次聚类分析:

(4)三次聚类分析结果:

第一次聚类结果为:

new1:C1,C3,C5,C8,C9,C10,C11,C15,C16,C18,C20 new2:C2,C4,C6,C9,C14,C19

new3:C7,C12,C13,C17

平方误差:8.82

第二次聚类结果为:

n1:C1,C7,C8,C10,C11,C15,C16,C20

n2:C2,C3,C4,C5,C6,C9,C14,C18,C19

n3:C12,C13,C17

平方误差:6.25

第三次聚类结果为:

n1:C1,C7,C8,C10,C11,C15,C16,C20

大体为年轻、收入低,买中等品的一类人群

n2:C2,C3,C4,C5,C6,C9,C14,C18,C19

大体为年龄、收入于购买商品成反向的人群

n3:C12,C13,C17

其他人群

平方误差:4.79

7.总结

8.任务分配

大数据分析与营销

大数据分析与营销 课程背景: “大数据”的概念出现至今已经12年了,然而,为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能,还在使用原始低效的统计和分析方法,浪费大量的时间不说,老板还经常不满意。 大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析,为决策者提供真正的决策支持,特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。 本课程从大数据的宏观知识背景开始,探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容: 1. 了解大数据的概念,大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍:例如指标分析的方法和统计学算法介绍 课程时间:1天,6小时/天 适合对象:市场分析人员及各销售管理岗 课程大纲: 一、大数据时代概述 “大数据”火了,但是大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能? 5. CRISP方法论 案例演练:空降经理的烦恼,您来亲身体验一下数据分析的过程 二、构建企业的分析体系

本节介绍如何在企业内部实施大数据,利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据 三、基于关键指标的分析方法 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标,本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考:从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合,搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析: a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型 四、时间序列分析 时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律,优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期,认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告 姓名_学号_ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的 基于https://www.wendangku.net/doc/403617126.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据,使用数据挖掘中的分类算法,运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类,对算法结果进行性能比较,画出性能比较图,另外针对不同数量的训练集进行对比实验,并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台,数据使用来自https://www.wendangku.net/doc/403617126.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29,主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写,该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的,并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台,是一款免费的,非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面,可结合预处理以及后处理方法,将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集,并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类,该表含有Sample code number(样本代码),Clump Thickness(丛厚度),Uniformity of Cell Size (均匀的细胞大小),Uniformity of Cell Shape (均匀的细胞形状),Marginal Adhesion(边际粘连),Single Epithelial Cell Size(单一的上皮细胞大小),Bare Nuclei(裸核),Bland Chromatin(平淡的染色质),Normal Nucleoli(正常的核仁),Mitoses(有丝分裂),Class(分类),其中第二项到第十项取值均为1-10,分类中2代表良性,4代表恶性。通过实验,希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下: 1. Sample code number(numeric),样本代码; 2. Clump Thickness(numeric),丛厚度;

市场分析与数据挖掘

市场分析与数据挖掘 周旭怡 (美术与设计学院13级服设专业) 内容提要:在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。 关键词:市场市场分析数据数据分析数据挖掘 一、市场分析 (1)、市场分析概念 市场分析是根据已获得的市场调查资料,运用统计原理,分析市场及其销售变化。 市场分析已经成为现代企业管理人员不可缺少的分析技术。 狭义的市场分析就是市场调查研究。它是以科学方法收集消费者的购买和使用商品的事实、意见、动机等有关材料,并予以研究分析的手段。而广义的市场分析就是对从生产者到消费者或用户这一过程中全部商业活动的资料、情报和数据,作系统地收集、记录、整理和分析,以了解商品的现实市场和潜在市场。因此,广义的市场分析不仅是单纯研究购买者或用户的心理和行为,而且还对各种类型的市场营销活动的所有阶段加以研究。 市场分析的研究对象是整个市场,这个对象可以从纵横两个角度去考察。从纵向角度看,市场分析要研究从生产者到消费者的所有商业活动,揭示生产者和消费者各自在从事市场活动中的行为和遵循的规律。无论是生产者还是消费者,在其从事市场活动中都必须既要了解自己,又要认识对方。生产与消费是一对矛盾,他们在整个市场活动中达到对立的统一。生产者和消费者只有按照其固有的规律行事,才能成为把生产和消费有机统一起来的桥梁。从横向角度看,在现代市场经济体制中,市场活动是一个全方位的活动。一方面不同的国家和地区由于受其政治、文化等方面的影响,他们的市场活动是有差异的,因此,市场分析必须揭示这些市场活动的特点和规律。另一方面,即便是同一市场活动的主体,由于各种不同市场的交互作用,他们活动的内容是极为广泛的,也就是说,市场的类型有多种多样,各种不同类型的市场的特点和运行规律,就成了市场分析的又一重点的研究对象。总之,市场分析的研究对象是极为广泛和复杂的,广泛性和复杂性是市场分析研究对象的重要特点。[1] (2)、市场分析的目的 市场分析通过研究商品的潜在销售量,开拓潜在的市场,根据不同区域的特点,产品可以得到合理分配。及企业经营商品的地区的占有率。通过进一步的市场分析,可以更好的预测市场的商品供应与需求的比例关系,采取正确的经营方式,提高企业经营活动的经营效益。 (3)、市场分析的方法 市场分析的方法,一般可按统计分析法进行趋势和相关分析。分析又分系统分析法、比较分析法、结构分析法、演绎分析法、案例分析法、定性与定量分析

数据挖掘实验报告(一)

数据挖掘实验报告(一) 数据预处理 姓名:李圣杰 班级:计算机1304 学号:1311610602

一、实验目的 1.学习均值平滑,中值平滑,边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台,dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下(按递增序):13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程,实现如下功能(要求程序具有通用性): (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言,对数据文件进行读取,存入带头节点的指针链表中,同时计数,均值求三个数的平均值,中值求中间的一个数的值,边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include #include #include #define DEEP 3 #define DATAFILE "data.txt" #define VPT 10 //定义结构体 typedef struct chain{ int num; struct chain *next; }* data; //定义全局变量 data head,p,q; FILE *fp; int num,sum,count=0; int i,j; int *box; void mean(); void medain(); void boundary(); int main () { //定义头指针 head=(data)malloc(sizeof(struc t chain)); head->next=NULL; /*打开文件*/ fp=fopen(DATAFILE,"r"); if(!fp) exit(0); p=head; while(!feof(fp)){

数据挖掘在销售预测中的应用(初稿)

数据挖掘在销售预测中的应用 易飞 南京信息工程大学职业技术学院,南京 210044 摘要:销售量的预测对于生产和销售部门是极其重要的,面对销售部门日益增长的海量数据,给出一个完整的数据挖掘过程,包括数据选择,数据准备、数据调整、挖掘算法的实现等,通过销售预测,企业可以制定科学合理的原材料一采购计划、生产计划、人员配备计划、库存计划以及营销计划。因此,销售预测决策支持系统对企业的经营决策具有重要的研究意义。 关键字:数据挖掘,销售预测,神经网络 Application of Data Mining in Sales Management Abstract:Face to big number data which increase day after day of sales department, this paper presents an integrated data mining precession. It includes selection of data, preparation of data regulation of data, implementation of mining algorithms and so on. To the result of sale forecasting, enterprises can rational materials procurement plan, production schedule, staffing plan. Just make Stock planand marketing plan. So sale forecasting DSS used for supporting sale decision and other decisi are important for the development of enterprises. Key words:Data Mining; Sales Forecasting; Neural Network - 0 -

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法(KNN)是基于统计的分类方法,是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点,目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法,首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法,详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域,最后在matlab环境里仿真实现,并对实验结果进行分析,提出了改进的方法。 关键词:K 近邻,聚类算法,权重,复杂度,准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展,人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据,用机器学习的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,这两者的结合促成了数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases,简记 KDD)的产生,也称作数据挖掘(Data Ming,简记 DM)。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程:初期的是简单的数据收集和数据库的构造;后来发展到对数据的管理,包括:数据存储、检索以及数据库事务处理;再后来发展到对数据的分析和理解, 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要[1]。目前,数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法(简称 KNN)是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类,因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点,从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中,对任意两个向量: x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量:欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略:一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离:如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合,以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量,仅计算待分类向量到所有类别向量的距离,选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显,距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系,这使得距离的计算不精确,从而影响分类的效果。

房地产市场数据挖掘及分析方法

文章摘要:信息资源的分析、整合在房地产行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助房地产企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到房地产市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘在房地产行业中的市场研究价值入手,分析了数据挖掘在房地产市场研究尤其是客户信息中的应用,并加以举例说明。 关键词:数据挖掘关联分析分类 一、房地产行业需要数据挖掘技术的支持 随着房地产行业竞争的加剧,房地产企业要想在竞争中制胜,必然需要充分的信息支持和准确的市场判断。房地产行业拥有大量的数据积累,包括行业信息、经济环境信息、客户信息等。这些数据是房地产企业市场运作的重要参考。面对快速增长的海量数据收集,企业需要有力的数据分析工具将“丰富的数据”转换成“有价值的知识”,否则大量的数据将成为“数据丰富,但信息贫乏”的“数据坟墓”。 数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中发现潜在关联、模式,做出预测性分析的有效工具,它是现有的一些人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。应用数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,并帮助企业分析出解决问题所需要的关键因素,使企业处于更有利的竞争位置。 二、数据挖掘在房地产行业的应用 1.数据挖掘的概念 对于企业的海量信息存储,数据挖掘是一种系统地检查和理解大量数据的工具。数据挖掘根据预定义的商业目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示其中隐含的商业规律,并进一步生成相应的分析、预测模型。 数据挖掘发现的是以前未知的、可理解的、可执行的信息,所以也被称为“知识发现”(Knowledge Discovery in Databases)。与统计分析技术相比,数据挖掘技术能很好地和数据库技术相结合,而且数据挖掘工具用以发现数据中隐含的商业规律的方法已不局限于统计技术,还包括神经网络、遗传算法、自组织图、神

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告(二)关联规则挖掘 姓名:李圣杰 班级:计算机1304 学号:1311610602

一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法; 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台,dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程:

四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序,得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3,得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。

代码 #include #include #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i=MinSupCount) { d[x1]=b[k]; count[x1]=c[k]; x1++; } } //对选出的项集中的元素进行排序 for(i=0;i

数据挖掘如何提高零售业销售额

客户关系管理课程设计(论文) 题目客户关系管理在中小企业中的重要性分析 学院(部)商务策划学院 专业电子商务 学生姓名徐宁 学号2011043126年级2011级 指导教师詹川职称博士 2014年4月22日

数据挖掘如何提高零售业销售额 1引言: 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛利对其顾客的购物行为进行购物篮分析,想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是:"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!" 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果,反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?于是,沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析,揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多,于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起,结果是尿布与啤酒的销售量双双增长. 2 零售业概述 零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品,再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是: 1) 销售对象是直接消费者,而不是那些进行转卖或生产加工的使用者; 2) 零售商业企业的交易次数颇繁,平均每次交易额较小; 3) 零售商业企业是商品流通的最终环节,零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域,从而实现了商品价值和使用价值; 4) 就商品而言,除了专业的特卖店,一般零售商所包含的商品品种巨大,零售商采取的商品销售方式很多,如经销、代销、联销等。 3 数据挖掘技术 数据挖掘(Data Mining)是一个萃取(Extracting)和展现(Presenting)新知识的流程。通过分析具体数据,发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息,为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等;统计方法包括:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等;神经网络方法包括:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等;数据库方法主要包括多维数据分析(OLAP)。 数据挖掘在很多行业都可以有较好的应用。如:零售业、银行金融、制造、保险、公共设施、政府、

数据分析与挖掘实验报告

数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)

1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里,数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的,人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现(KDD)的同义词,而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下: ·数据清理(消除噪声和删除不一致的数据)·数据集成(多种数据源可以组合在一起)·数据转换(从数据库中提取和分析任务相关的数据) ·数据变换(从汇总或聚集操作,把数据变换和统一成适合挖掘的形式) ·数据挖掘(基本步骤,使用智能方法提取数

据模式) ·模式评估(根据某种兴趣度度量,识别代表知识的真正有趣的模式) ·知识表示(使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘的知识)。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法:神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类:以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的,用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的,分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;以art 模型、koholon模型为代表的,用于聚类的自组

大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料

一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法,对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法,比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台,数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写,该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的,并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台,是一款免费的,非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面,可结合预处理以及后处理方法,将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集,并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据,所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff)

对于iris数据集,它包含了150个实例(每个分类包含50个实例),共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型,class属性为分类属性,表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类:Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的,因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性,则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集,分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价,分别在训练数据上训练出分类模型,找出各个模型最优的参数值,并对三个模型进行全面评价比较,得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器,并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器,要使用该分类器,需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”,并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”,选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10,即十折交叉验证。然后点击“start”按钮:

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用,Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实,但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight);统计分析给你先机 (foresight);数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗,然后写了个分析报告,说孙悟空在柔韧性上优势明显,二郎神在力气上出类拔萃,所以刚开始不相上下;结果两个人跑到竹林里,在竹子上面打,孙悟空的优势发挥出来,所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了,有个赌徒找你预测。你做了个统计,发现两人斗争4567次,其中孙悟空赢3456次。另外,孙悟空斗牛魔王,胜率是89%,二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系,根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做,让计算机自己做关联分析,自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦;打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多;在都遇得到明师的情况下,贫苦出身的孩子功夫可能会高些;单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神,而打架经验绝对丰富,并且单身,所以这次打头,孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设,让计算机找出这种背后的关系,而这种关系可能是你所想得到的,也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中,姓孙的跟姓杨的打,总是姓孙的胜利,孙悟空姓孙,所以,悟空胜利。 用在现实中,我们举个例子来说,做OLAP分析,我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱,一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析,发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同,它自己去分析原因。原因可能是,家住在五环以外的人,不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值,比如在五环外作市场调研,发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘

通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务(理) 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日

目录 1.绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3.数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26)

数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向,而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联,并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘?怎样挖掘?具体说,超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联,正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢?如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢?本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市,也叫数据市场,是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图,我们创建了四个

数据挖掘实验报告一

数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集,维归约,数据压缩,数值归约,离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识(掌握R程序运行环境) 2、实验数据预处理。(掌握R语言中数据预处理的使用) 对给定的测试用例数据集,进行以下操作。 1)、加载程序,熟悉各按钮的功能。 2)、熟悉各函数的功能,运行程序,并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析,求销量数据均值、中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析),画出帕累托图。 3)数据预处理 缺省值的处理:用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化:用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 (1)安装R语言 R语言下载安装包,然后进行默认安装,然后安装RStudio 工具(2)R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档

1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 (3)RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理

2、R语言中数据预处理 (1)加载程序,熟悉各按钮的功能。 (2)熟悉各函数的功能,运行程序,并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析),画出帕累托图。

数据挖掘实验报告1

实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法,信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型:验证 计划课间:4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程; 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程; 3、根据算法描述编程实现算法,调试运行; 4、对所给数据集进行验算,得到分析结果。 三、实验方法 算法描述: 以代表训练样本的单个结点开始建树; 若样本都在同一个类,则该结点成为树叶,并用该类标记; 否则,算法使用信息增益作为启发信息,选择能够最好地将样本分类的属性; 对测试属性的每个已知值,创建一个分支,并据此划分样本; 算法使用同样的过程,递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤,当下列条件之一成立时停止: 给定结点的所有样本属于同一类; 没有剩余属性可以进一步划分样本,在此情况下,采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述: Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程

主程序: InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数: 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]; 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i=0) Temp_Num_Attrib++; If Temp_Num_Attrib==0 { N->ClassNo=最多的类; N->IsLeaf=TRUE; N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL; Return N; } If Class_Distribute中仅一类的分布大于0 { N->ClassNo=该类; N->IsLeaf=TRUE; N->Left_Node=NULL;N->Right_Node=NULL; Return N; } InforGain=0;CurrentCol=-1; For i=0;i

外呼销售精准营销数据挖掘模型

? ?OB实现精准营销需要建立的数据挖掘模型 第一:模型横向 1、会员定性:通过对会员姓名,性别,年龄,购买商品,购买时间,购买金额,商品品类 等数据。得出客户的购买习惯,购买能力,会员粘稠度。得出会员属性列表。 2、商品定位:通过同纬度得出商品销售生命周期,商品毛利,商品消费群等。通过此信息 策划OB商品。建立商品地图。 3、行销:根据现有销售数据库,分析各维度数据。得出针对不同时间,客户,商品使用不 同行销活动对营销的影响,参考此模型制定行销策略并预估营销效果。 第二:纵向: 1、业务需求分析:分析客户购买特性和购买记录,支撑营销策划。根据现有公司销售要求, 针对什么客户进行营销。包括“促销方案分析及评估”,“个性化商品”,“营销方案及有效化”,“促销敏感性和目标”等 2、数据准备和转化:为支撑相关业务要求,销售和客户数据能准确,全面精准与业务匹配; 另外能将相关数据按照数据库要求及时归类。 3、会员属性选择:根据业务要求能精准找到会员属性。符合相关方案要求。 4、建立会员模型:按照会员姓名,性别,年龄,购买商品,购买时间,购买金额,商品品 类,行销活动使用等数据等维度建立会员模型。包括客户模型,客单模型,积分模型,销售明细模型,商品模型,付款模型。 5、模型评估:在建立会员模型之后需要测试业务需求分析,数据转化,会员属性定义,商 品和行销模型匹配。能进行精准的市场定位,包括“客户价值及趋势”,“客户潜在价值及忠诚度”,“客户流失倾向”,“行销活动敏感度”,“客户消费倾向及消费周期”,“客户基本信息”评估。 第三:数据挖掘逻辑 1、分类问题:对数据进行分类,预测问题类别。通过对多个数据源进行分类,能够将数据 进行归类,并能通过数据分析发现问题同时对问题也能进行分类。 2、聚类问题:解决一群对象划分不同类别的问题。通过对不同的类型数据能统一和整理成 一个类别。这是分总概念,通过汇总不同类别数据和问题找到集中式解决方案。 3、关联性问题:upsell中的upsell和cross-sell。通过模型分析,帮助客户寻找商品,为商 品寻找合适客户。分析出客户的购买周期和购买特点找出客户潜在需求针对性做关联销售和交叉销售。 4、预测问题:预测变量数据是否为连续型的情况。通过分类和聚类,能将数据模型中的数 据和相关问题进行串联。找到问题的发展和变化趋势,预测问题以帮助改进销售方案最终实现精准营销。 OB-TEAM

数据挖掘实验报告(参考)

时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究 实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较. 实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较并 给出解释. 实验数据:本文研究选用1952-2006年的中国GDP,其资料如下 日期国内生产总值(亿元)日期国内生产总值(亿元) 2006-12-312094071997-12-3174772 2005-12-311830851996-12-31 2004-12-311365151995-12-31 2003-12-311994-12-31 2002-12-311993-12-31 2001-12-311992-12-31 2000-12-31894041991-12-31 1999-12-31820541990-12-31 1998-12-31795531989-12-31 1988-12-311969-12-31 1987-12-311968-12-31 1986-12-311967-12-31 1985-12-311966-12-311868 1984-12-3171711965-12-31 1983-12-311964-12-311454 1982-12-311963-12-31 1981-12-311962-12-31 1980-12-311961-12-311220 1979-12-311960-12-311457 1978-12-311959-12-311439 1977-12-311958-12-311307 1976-12-311957-12-311068 1975-12-311956-12-311028 1974-12-311955-12-31910 1973-12-311954-12-31859 1972-12-311953-12-31824 1971-12-311952-12-31679 1970-12-31 表一 国内生产总值(GDP)是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。这个指标把国民经济全部活动的产出成果概括在一个极为简明的统计数字之中为评价和衡量国家经济状况、经济增长趋势及社会财富的经济表现提供了一个最为综合的尺度,可以说,

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