基于某超市的數(shù)據(jù)挖掘分析 論文

基于某超市的數(shù)據(jù)挖掘分析李春林任博雅河北經(jīng)貿(mào)大學數(shù)學與統(tǒng)計學學院060061：；【文章摘要】“”弦喘i譬9妒一4。”鬻”本文面對超市2年的日銷售數(shù)據(jù)。一根據(jù)數(shù)掘挖掘思想，對海量數(shù)據(jù)按品類進行分組，并對各品類商品的銷售數(shù)據(jù)進行分析。此外還通過對各品類的銷售額建立ARMA模型，探求消費者的消凳習慣，對商品的品類布局提出建議。j，i秀【關鍵詞】。超市；數(shù)據(jù)挖掘；AEMA模型；品類管理根據(jù)通常的定義，數(shù)據(jù)挖掘就是利用數(shù)據(jù)分析工具從海量數(shù)據(jù)中提取隱含的、表面不為人們所知但又有價值的信息獲取過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一門包括多學科知識的技術(shù)，涉及統(tǒng)計學、計算機數(shù)據(jù)庫、計算機網(wǎng)絡、數(shù)理邏輯等學科，近年來許多智能技術(shù)也已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘領域中。本文以河北省某超市8萬余種商品2005年一2006年的13銷售數(shù)據(jù)為分析對象，共4228521條數(shù)據(jù)記錄。利用Access數(shù)據(jù)庫技術(shù)，將商品歸為12個品類，以7天為一個銷售周期，將數(shù)據(jù)按實收金額匯總為一個73行，12列的次級數(shù)據(jù)表。12個品類分別為：熟食部門，水產(chǎn)部】，果蔬部門，自制部門，干性副食，糧油和調(diào)料，煙酒飲料，冷藏冷凍，日配，服裝鞋帽，箱包，小家電。一總體銷售分析2006年春節(jié)期間銷售額嚴重下滑，整年銷售額與2005年大體持平。根據(jù)次級數(shù)據(jù)表，計算得2年的月度數(shù)據(jù)，為消除春節(jié)，五一，十一的高銷售額的影響將兩年數(shù)據(jù)進行差分，得到12行數(shù)據(jù)。圖l為差分后的圖表。由上圖可以看出，每個月的銷售額數(shù)據(jù)點較均勻的分布在0線兩側(cè)，2006年同2005年的銷售額大體持平。1月，2月的銷售額遠不如2005年，分別比2005年少1200000元和1000000元。這兩個月為春節(jié)銷售高峰期，然而銷售量卻縮水。這是超市應該重視的一個問題。3月到9月的銷售額，處于正常波動，2006年與2005年大致相同，從9月開始，2006據(jù)上看，2006年的銷售額比2005年少1500000元。二品類分析圖2為各品類部門經(jīng)差分后的銷售情況。與2005年相比，每一部門在1月、2月的銷售在2006年都有不同程度的下降。其中，銷售縮水最為嚴重的是小家電部門，其次為干性副食，冷藏冷凍、日年的銷售額的增長速度不斷提高。從數(shù)配部門。這是很不副合邏輯的，很可能OUUU4000l12000l，。八一一。廠。蠹O陵V一yY黌-2000礦。士?？趏Vw“工翼卜系列1-4000蘸7000000；。一。漱。蹴。漱蕊蕊蕊。黜；馘戳。；。盈00總量數(shù)據(jù)差分數(shù)據(jù)圖圖2銷售數(shù)據(jù)差分數(shù)據(jù)圖RNBSINSSr業(yè)衄萬方數(shù)據(jù)水產(chǎn)部門：)=一023yt_l一059yt_2+段一03l以1一O95t_2十O19y=+008y,州+O22)，鰣+00緲E埔服裝鞋帽部門：引入小家電部門，糧油調(diào)料部門的銷售額y。和y。辮=一117yl_1一O73yt一2+以一132啤一l一099雎一2+O41ya+062)，聃小家電部門：引入服裝鞋帽部門，箱包部門，干性副食部門的銷售額)，細，)么，圪聲。Yf=046yt_I一046M2+06l讎1099a卜2+O27y囪孵+042y曲+O291，赫箱包部門：引入小家電部門，服裝鞋帽部門的銷售額y捌，y細I。咒=O45yt一24-4一O454_l+O，85tt一2+O38y蜊+O26ytm日配部門，引入箱包部門，服裝鞋帽部門，自制部門的銷售額，么y南。，k。兒=167yt-l-1Olyf一2+以+182他一l+132tt-2+O50y勱+O26ym+15)72于性副食部門：引入果蔬部門，自制部門，水產(chǎn)部門的銷售額y囂么y韶。Yt=-0，65ytI一095Yt一2+腹+O57，-l+O97肛一2+086yF+144y4+416Jk果蔬部fl：引入煙酒飲料部門。糧油調(diào)料部門，箱包部門的銷售額J，刪，M州。J么。咒；O56ys_l一061yt一2+肛+O45,u,-lO94,ut一2+O22yz酬+O13y聊+018)，曲自制部門：引入果蔬部門，水產(chǎn)部門，小家電部門的銷售額y翠，J，c，y刪。Yc z 045ytt+042y卜2-069y卜，+H+069#rl+03毛213鈕扣，+020y-+059y：+O07y_冷藏冷凍gfl引入箱包部門，服裝鞋帽部門，自制部門的銷售額y曲，y正刪，y。只=O90yt_2+以+095zt_2+006y州+O05y觸。+017y口糧油調(diào)料部門；引入自制部門，服裝鞋帽部門的銷售額圪，y鈿。 一乃=099yt_l一082yt_2+鸕+090,u_tO96a,_2+166J名+O62夕次熱食部門；引入糧油調(diào)料部門，小家電部門的銷售額)，蛐，y，H。M=O26yt-l+054y卜2+乒+O95聲k2+O17)，f州+O22y鯽ltltitI飲料lSf-J,引入糧油調(diào)料部門，果蔬部門，千性副食部門的銷售額，銣，)，蘆，)雄。咒=178yt_l一095yt一2+4 4-193雎_xo93A一2+014y舅n+O84y蘆+O1ly蔭的原因是，超市保護商品的力度不強，出現(xiàn)了偷盜現(xiàn)象。節(jié)后各部門出現(xiàn)了銷售額的反彈，大部分部f J都比去年同期銷售額高。這得利于節(jié)后促銷工作，此期間的銷售策略值得推廣。4月，銷售額最大的為糧油調(diào)料部門，果蔬，服裝鞋帽，箱包和小家電部l】的銷售額最低。5月，總體銷售額比4月略有提高，銷售額最小的仍為小家電部f1。6月到10月，各部門銷售額浮動于0線附近，變化不大，此期間應推行各種促銷手段，刺激消費。入秋以后，各部門銷售額又有明顯上升，到12月，果蔬，干性副食，糧油調(diào)料的銷售額明顯增加。從圖2中還可以看出，整年銷售額比較穩(wěn)健的是熟食部門(系列1)和水產(chǎn)部門(系列2)；銷售額變動較大的是小家電(系列12)，箱包(系列11)，冷藏冷凍(系列8)和FI配(系列9)。三消費者行為分析通過商品的銷售額，可以反映出消費者的消費行為信息。消費者在不同部門之間選購何種非急需商品，與部門的布局、促銷商品的種類搭配有著密不可分的關系。本文試圖對各部門的銷售額建立ARMA模型，同時在模犁中引入其它部門的銷售額序列。以下為各部門的銷售額的ARMA模型。以上部門的擬合模型，經(jīng)過模型比較和反復修改，最終都引入了其它部門的銷售額來建立ARMA模犁，擬合優(yōu)度均在0。450。69之間，各保留項均通過T檢驗，并在l的顯著性水平下顯著。通過反復修正，模型中引入某一部門的其它具有顯著性的系數(shù)均為正，說明這些部門的銷售額的變動方向與引入部門的是相同的。在模犁中的這些變量，它們的變動都是與因變奄的變動是同向而且是同時的。因此超市在制定促銷計劃時，可以考慮這種共同變動情況，達到降低促銷成本的目的，提高利潤額。此外，根據(jù)這種共同變動的特點，可以調(diào)整各部門的相對位置，方便顧客選購，最大限度的促進銷售最的增加。下圖為根據(jù)模型變量相互關系所做的各部門建議布局。圃嚴j” ；。一；+_?。?j“、i。j$ir露【參考文獻】 “。l、陸召逢，郭嗣宗，關聯(lián)規(guī)則在化妝品銷售分析中的應用，科技和產(chǎn)業(yè)，2008(1 0)，P1 9-2l “r一2、梁宗經(jīng)，曠蕓，黃曉昀，數(shù)據(jù)挖強技術(shù)在科技統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析中的應用探索，經(jīng)濟師，2007(1)，p1 4-1 55，賀玲，昊玲迭，蔡益朝，數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法綜述，計算機應用研，究，20071)，Pj O-54、周肆清，歐陽烽，數(shù)據(jù)挖掘在高校數(shù)字圈書館應用的可行性分析，高校霉書館工作，2007(5)，p23-26【作者簡介】1，李春林(1 965一)，男，河北省任縣人，河北經(jīng)貿(mào)大學數(shù)學與統(tǒng)計學學院教授，管理學博士，研究方向：經(jīng)；濟統(tǒng)計分析；2、任博雅(1 983一)，女，河北省廊坊市人，河北經(jīng)貿(mào)大學統(tǒng)計學專業(yè)碩士研究生。萬方數(shù)據(jù)基于某超市的數(shù)據(jù)挖掘分析作者： 李春林， 任博雅作者單位： 河北經(jīng)貿(mào)大學數(shù)學與統(tǒng)計學學院,050061刊名： 現(xiàn)代商業(yè)英文刊名： MODERN BUSINESS年，卷(期)： 2009，(5)引用次數(shù)： 0次參考文獻(4條)1.陸召連.郭嗣宗 關聯(lián)規(guī)則在化妝品銷售分析中的應用期刊論文-科技和產(chǎn)業(yè) 2008(10)2.梁宗經(jīng).曠蕓.黃曉昀 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科技統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析中的應用探索期刊論文-經(jīng)濟師 2007(01)3.賀玲.吳玲達.蔡益朝 數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法綜述期刊論文-計算機應用研究 2007(01)4.周肆清.歐陽烽 數(shù)據(jù)挖掘在高校數(shù)字圖書館應用的可行性分析期刊論文-高校圖書館工作 2007(05)相似文獻(10條)1.會議論文 謝瑜嫻.陳定方.張波.李康.劉建新 超市行業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究 2008介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念,分析了超市行業(yè)中數(shù)據(jù)來源及特點,討論了超市行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用范圍,并設計了一套可應用于超市的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架,為超市行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了參考模型.2.學位論文 耿曉中 超市管理系統(tǒng)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其上的應用 2004本文主要介紹了“超市管理系統(tǒng)”的需求分析與具體設計，以及基于“超市管理系統(tǒng)”上的數(shù)據(jù)挖掘。近十幾年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有了長足的進步。數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)庫研究、開發(fā)和應用最活躍的分支之一，數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。微薄的利潤使零售商們比其他行業(yè)更早進入數(shù)據(jù)倉庫階段.零售商們看到提高決策支持過程就能直接提高存貨管理和財政預測的效率.零售商們早期采用數(shù)據(jù)倉庫讓他們有更好的機會運用數(shù)據(jù)挖掘.由于零售業(yè)搜集大量的銷售數(shù)據(jù)、顧客購物記錄、貨物運送、消費模式和服務記錄等等，它是數(shù)據(jù)挖掘的主要應用領域。尤其是由于Web或電子商務實用性和流行性的增加，搜集數(shù)據(jù)的量迅速增長。如今，很多商店都有自己的Web站點，顧客可以在線購買。零售數(shù)據(jù)的大量來源和類型為數(shù)據(jù)挖掘提供了豐富的數(shù)據(jù)源。在這種情況下，零售商如何找到自己最有效的客戶，如何開發(fā)有競爭力的業(yè)務，如何提高經(jīng)營效率，都是需要頗費一番腦筋的。在這樣的背景下，零售商紛紛求助于IT技術(shù)，希望從中找到競爭制勝的良方。本文首先介紹了“超市管理系統(tǒng)”的具體分析與設計，本系統(tǒng)分為兩個子系統(tǒng)：后臺管理員端和前臺收銀端。其中，前臺收銀系統(tǒng)負責超市的日常銷售工作，具有界面簡潔，反應快速，運行安全可靠的特征，主要功能有：支持多種付款模式；支持各種商品銷售、退貨，打折處理；銷售數(shù)據(jù)的掛起，恢復功能；銷售小票的打印功能；收銀機鎖定功能；銷售數(shù)據(jù)查詢，統(tǒng)計功能；更改登陸密碼；嚴格而靈活的用戶權(quán)限管理。后臺管理系統(tǒng)對商場貨物流轉(zhuǎn)進行全面管理，貨物的任何流轉(zhuǎn)均有相應的單據(jù)。它可以實現(xiàn)各種單據(jù)的電腦化；銷售數(shù)據(jù)的及時統(tǒng)計；倉庫的嚴格管理；完備的會員管理系統(tǒng)儲存會員的所有個人及購物信息；完善的供應商管理機制；以及完整的財務管理。后臺管理系統(tǒng)又分為以下子系統(tǒng)：1.商品管理2.供應商管理3.價格管理4.庫存控制5.報表6.匯總7.財務控制8.月結(jié)9.年結(jié)10.清算11.歷史數(shù)據(jù)12.會員管理13.用戶管理在使用的過程中，隨著數(shù)據(jù)的不斷增加、業(yè)務的不斷發(fā)展，如何從中及時發(fā)現(xiàn)有用的知識，提高信息利用率，這成為目前零售商急需解決的問題。面對“數(shù)據(jù)豐富，但信息貧乏”，重要的決定常常不是基于數(shù)據(jù)庫中信息豐富的數(shù)據(jù)，而是基于決策者的直覺的現(xiàn)狀，要想使數(shù)據(jù)真正成為一個我們可利用的資源，為我們自身的業(yè)務決策和戰(zhàn)略發(fā)展服務，我們決定通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進行分析，以便為我們的決策服務，從而提高零售業(yè)的競爭能力。近幾年來，零售超市面對的市場競爭壓力日益增加。能否擁有一套迅速靈敏、功能強大的市場分析系統(tǒng)，有針對性地制定政策，適時根據(jù)市場需求排放貨物，顯得越來越重要，從而基于“超市管理系統(tǒng)”其上的數(shù)據(jù)挖掘應運而生。本文介紹了運用數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則，挖掘“超市管理系統(tǒng)”數(shù)據(jù)庫中各種貨物的排放，避免了脫離市場、脫離需求，盲目排放貨物所造成的損失，節(jié)省了資金，提高了效益。關聯(lián)規(guī)則(AssociationRules)的挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的問題。關聯(lián)規(guī)則可以發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫中不同商品(項)之間的聯(lián)系，這些規(guī)則找出顧客購買行為模式，如購買了某一商品對購買其他商品的影響。發(fā)現(xiàn)這樣的規(guī)則可以應用于商品貨架設計、貨存安排以及根據(jù)購買模式對用戶進行分類。本文主要運用FP-tree方法尋找數(shù)據(jù)庫中的關聯(lián)規(guī)則，關聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)挖掘是一個重要的研究內(nèi)容，而產(chǎn)生頻繁集則是尋找關聯(lián)規(guī)則的第一步。本文分析并且實現(xiàn)了FP-growth算法。FP-growth算法的優(yōu)點是節(jié)省時間和空間，對大規(guī)模數(shù)據(jù)采用分治的辦法以避免規(guī)模巨大難以接受。FP-growth算法主要通過FP-tree來構(gòu)造頻繁集。FP-tree是一個數(shù)據(jù)庫里跟產(chǎn)生頻繁集有關的信息的壓縮表示。在具體的實現(xiàn)中，我通過了一系列的從低到高的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)它，并進而實現(xiàn)整個算法。3.期刊論文 謝瑜嫻.陳定方.張波.李康.劉建新.XIE Yu-xian.CHEN Ding-fang.Zhang bo.LI Kang.LIU JIan-xin 超市行業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究 -湖北工業(yè)大學學報2008,23(3)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念,分析了超市行業(yè)中數(shù)據(jù)來源及特點,討論了超市行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用范圍,并設計了一套可應用于超市的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架,為超市行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了參考模型.4.學位論文 楊春雷 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在會員制超市客戶關系管理中的應用研究 2008隨著中國市場經(jīng)濟逐步發(fā)展和完善，中國零售企業(yè)將面臨更多國外優(yōu)秀企業(yè)的挑戰(zhàn)，會員制超市之間的競爭也日趨激烈，人們已經(jīng)逐漸認識到客戶對于企業(yè)的重要性，沒有優(yōu)良的客戶資源，企業(yè)就無法發(fā)展。因此，如何更多地了解客戶的信息，并將這種信息轉(zhuǎn)變成“知識”，從而更好地為客戶提供高質(zhì)量的個性化服務，提高客戶滿意度，保持和發(fā)展高價值的客戶，已經(jīng)成為各企業(yè)開展業(yè)務的一個緊迫課題。企業(yè)要想在日趨激烈的市場競爭中立于不敗之地，就必須加快企業(yè)信息化建設步伐?？蛻絷P系管理(CRM)就是企業(yè)通過對客戶的管理來提升企業(yè)市場競爭力的一種電子商務解決方案。它與企業(yè)資源計劃(ERP)以及供應鏈管理(SCM)一起構(gòu)成了企業(yè)信息化建設的基本構(gòu)架，CRM中應用的核心技術(shù)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種新的信息處理技術(shù)，其主要特點是對數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析，從中提取輔助商業(yè)決策的信息。能夠從海量的商業(yè)類客戶關系管理信息數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些未知的、有價值的規(guī)律，幫助企業(yè)向管理智能化方向發(fā)展。本文首先從客戶關系管理和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理入手，闡明了在會員制超市客戶關系管理中應用數(shù)據(jù)挖掘的必要性，構(gòu)建了以數(shù)據(jù)挖掘為核心的CRM系統(tǒng)模型。對基于數(shù)據(jù)挖掘的會員制超市客戶關系管理系統(tǒng)進行了設計，建立了會員制超市客戶價值、客戶關聯(lián)分析和客戶細分的數(shù)據(jù)挖掘模型，并運用數(shù)據(jù)挖掘工具Clernentine11.0對模型進行了驗證和評價。本文的研究可以為會員制零售企業(yè)開展業(yè)務帶來新的思路，為國內(nèi)會員制超市提升客戶關系管理水平，提升客戶滿意度、獲取競爭優(yōu)勢提供一定的幫助。5.期刊論文 陶穎.劉萬軍.TAO Ying.LIU Wan-jun 數(shù)據(jù)挖掘在超市管理中的應用 -遼寧工程技術(shù)大學學報（自然科學版）2005,24(z2)針對當前在大型連鎖超市中采購、存儲、銷售的龐大數(shù)據(jù)需要合理的存儲、分析、查詢的實際問題,采用了數(shù)據(jù)挖掘的方法,在理論上介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關知識及其在超市管理中的應用,以超市營銷管理作為實例,詳細描述了數(shù)據(jù)挖掘的整個分析、設計及應用過程,并對國內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘應用的現(xiàn)狀進行了分析.結(jié)果對數(shù)據(jù)挖掘在實踐應用上的一個理論指導,配合特定算法后將在實踐中有著一定的應用前景.6.學位論文 趙謙 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大型超市中的應用研究 2007隨著中國加入WTO，市場經(jīng)濟逐步發(fā)展和完善，零售行業(yè)內(nèi)的競爭也越來越激烈，尤其是各個大型超市之間。在日趨激烈的市場競爭中，如何充分應用企業(yè)的各種經(jīng)營信息，從而使企業(yè)更具有競爭力，成為各家超市企業(yè)關注的重點。因此，對超市經(jīng)營信息、數(shù)據(jù)的整理、挖掘，從中得出對經(jīng)營有用的信息，增強超市的競爭能力，已經(jīng)成為各家超市企業(yè)面臨的一個緊迫課題。論文介紹了我國超市行業(yè)的發(fā)展背景，分析了超市發(fā)展目前所面臨的問題，提出了引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來增強大型超市市場競爭能力的思路。文章對數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了理論闡述，結(jié)合超市行業(yè)特點提出了超市數(shù)據(jù)特性，從商品、顧客、銷售等角度對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市中的可用性進行了分析。以超市數(shù)據(jù)特性和數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫理論為基礎，對超市中適用的數(shù)據(jù)挖掘模型進行了分析設計。文章提出建立基于數(shù)據(jù)挖掘的超市管理系統(tǒng)，具體分析了系統(tǒng)實施的總體模型、功能設計、層次模型以及數(shù)據(jù)挖掘模型在其中的應用，并針對系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)倉庫的建立進行了進一步分析設計。文章最后一部分針對數(shù)據(jù)挖掘模型的應用進行實證研究，以一個大型超市的實踐為背景，應用數(shù)據(jù)挖掘模型對超市數(shù)據(jù)進行分析，挖掘出一些有用的信息，為超市經(jīng)營決策提供輔助支持。本課題的研究為提升大型超市市場競爭能力提供了新的思路，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市行業(yè)的實用化做出了有益的嘗試，從而對超市數(shù)據(jù)進行更有效深層次上的挖掘。7.期刊論文 宋鈺 基于關聯(lián)規(guī)則算法的超市數(shù)據(jù)挖掘方法分析 -福建電腦2009,25(7)銷售數(shù)據(jù)分析是關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法的主要應用領域之一.文章基于關聯(lián)規(guī)則的算法原理,提出了一種對于超市銷售數(shù)據(jù)關聯(lián)分析方法,可以作為超市數(shù)據(jù)挖掘的一種基本算法.8.學位論文 楊種學 LHSMDSS系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘模塊的設計與實現(xiàn) 2004數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、事先未知的、但又是潛在有用的信息和知識的非平凡過程，是一門新興的邊緣學科。它匯集了來自機器學習、模式識別、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學、人工智能以及管理信息系統(tǒng)等多學科的成果。本文的主要工作是基于LHSMDSS(LianHuaSupermarketDecisionSupportSystem，聯(lián)華超市決策支持系統(tǒng))系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘模塊的設計和實現(xiàn)所展開的。LHSMDSS系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘模塊是建立在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和OLAP技術(shù)的基礎上，運用關聯(lián)分析、分類、聚類分析和預測分析等數(shù)據(jù)挖掘方法，從海量的交易數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價值的知識，為超市的決策者提供科學的決策信息和依據(jù)。本文的工作主要包括：LHSMDSS系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘模塊的設計和實現(xiàn)，包括運用基于FP-growth算法實現(xiàn)商品關聯(lián)交易規(guī)則的發(fā)現(xiàn)、動態(tài)聚類的方法實現(xiàn)商品聚類、C4.5算法構(gòu)造決策樹實現(xiàn)客戶分類和預測、多元線性回歸和最小二乘法實現(xiàn)銷售趨勢的預測；最后，借助數(shù)據(jù)挖掘模塊對超市中的歷史數(shù)據(jù)進行了分析，得出了許多重要的知識，這些重要知識為超市的客戶關系管理、市場營銷和戰(zhàn)略決策提供了重要的信息，并帶來了較大的經(jīng)濟效益。9.學位論文 連歡 數(shù)據(jù)挖掘在超市客戶關系管理中的應用 2008隨著信息技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)與信息系統(tǒng)之