數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第1頁。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第1頁。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告--超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第2頁。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第2頁。

通信與信息工程學(xué)院

課程設(shè)計(jì)說明書

課程名稱:數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)題目:超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)/班級(jí):電子商務(wù)（理）

組長:

學(xué)號(hào):

組員/學(xué)號(hào):

開始時(shí)間:2011年12月29日完成時(shí)間:2012年01月3日

目錄Notableofcontentsentriesfound.

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告

1.緒論

1.1項(xiàng)目背景

在商業(yè)領(lǐng)域中使用計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)是當(dāng)今商業(yè)的發(fā)展方向，而數(shù)據(jù)挖掘是商業(yè)領(lǐng)域與計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的喬梁。在超市的經(jīng)營中,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析顧客的購買習(xí)慣和不同商品之間的關(guān)聯(lián)，并借由陳列的手法,和合適的促銷手段將商品有魅數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第3頁。力的展現(xiàn)在顧客的眼前,可以起到方便購買、節(jié)約空間、美化購物環(huán)境、激發(fā)顧客的購買欲等各種重要作用。

1.2提出問題

那么超市應(yīng)該對(duì)哪些銷售信息進(jìn)行挖掘？怎樣挖掘？具體說，超市如何運(yùn)用OLAP操作和關(guān)聯(lián)規(guī)則了解顧客購買習(xí)慣和商品之間的關(guān)聯(lián)，正確的擺放商品位置以及如何運(yùn)用促銷手段對(duì)商品進(jìn)行銷售呢？如何判斷一個(gè)顧客的銷售水平并進(jìn)行推薦呢？本次實(shí)驗(yàn)為解決這一問題提出了解決方案。

2.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市的概念介紹

2.1數(shù)據(jù)倉庫介紹

數(shù)據(jù)倉庫，英文名稱為DataWarehouse，可簡(jiǎn)寫為DW或DWH，是在數(shù)據(jù)庫已經(jīng)大量存在的情況下，為了進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為了決策需要而產(chǎn)生的，它并不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫”。

2.2數(shù)據(jù)集市介紹

數(shù)據(jù)集市，也叫數(shù)據(jù)市場(chǎng)，是一個(gè)從操作的數(shù)據(jù)和其他的為某個(gè)特殊的專業(yè)人員團(tuán)體服務(wù)的數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)的倉庫。

3.數(shù)據(jù)倉庫

3.1數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)

3.1.1數(shù)據(jù)庫的概念模型

3.1.2數(shù)據(jù)倉庫的模型

數(shù)據(jù)倉庫的模型主要包括數(shù)據(jù)倉庫的星型模型圖，我們創(chuàng)建了四個(gè)

維表和一個(gè)事實(shí)表。四個(gè)維表為：item維表，time維表,branch維表，location維表。事實(shí)表為：sales事實(shí)表。其中，

3.2數(shù)據(jù)倉庫的建立

3.2.1數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集成

我們小組粗略的統(tǒng)計(jì)了超市一年的銷售記錄，并建立了數(shù)據(jù)庫。其

當(dāng)然，這只是最初的表，后面還要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理與轉(zhuǎn)換，對(duì)其進(jìn)一步改進(jìn)，以便于數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第4頁。3.2.2建立維表

item維表

branch維表

location維表

sales事實(shí)表

4．OLAP操作

按時(shí)間上卷：

切塊：

按片查詢：

整個(gè)數(shù)據(jù)立方體：

5.數(shù)據(jù)預(yù)處理

5.1描述性數(shù)據(jù)匯總

【saleID】S*：銷售號(hào)（筆數(shù)）

【customerID】C*:顧客編號(hào)

【productID】P*：購買的商品號(hào)

【timeID】T*：時(shí)間號(hào)（月）

5.2數(shù)據(jù)清理與變換

數(shù)據(jù)清理:(1)初始表格在前面已經(jīng)給出，每筆交易中購買的商品不止一

數(shù)據(jù)變換:對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型做不同的變換。比如男女分別用1,0表示；高中檔商品用1,0表示；收入統(tǒng)一除以10000。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第5頁。6．?dāng)?shù)據(jù)挖掘操作

6.1關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

6．1.1頻繁一項(xiàng)集篩選

I1支持度的代碼及結(jié)果為：

輸出結(jié)果為：24

其他一項(xiàng)候選集同理

6.1.2、頻繁二項(xiàng)集篩選

頻繁二項(xiàng)集候選集為(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)的支持度代碼和結(jié)果為：

輸出結(jié)果為：15

I3和I18支持度的代碼和結(jié)果為：

輸出結(jié)果為：14

I1和I3支持度的代碼和結(jié)果為：

輸出結(jié)果為：18

同理可得：

6.1.3、頻繁三項(xiàng)集篩選

頻繁三項(xiàng)集候選集為：(I1,I3,I18)

(I1,I3,I18)的支持度代碼和結(jié)果為：

輸出結(jié)果為：13

綜上可得I1、I3和I18的支持度和置信度為：

[]cs

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第6頁。(

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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第7頁。buys

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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第8頁。X

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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第9頁。I

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由上可知：1.顧客習(xí)慣一起購買商品I1,I3,I18,即牛奶面包和電視機(jī)

2.所以超市可以將牛奶面包電視機(jī)擺放在一起

6.2分類和預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)的結(jié)果可以用關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)果和OLAP的結(jié)果來說明。預(yù)測(cè)結(jié)果如下：1．根數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第10頁。據(jù)OLAP從日到月上卷操作，1月為銷售旺季，商店可以在此期間加大供應(yīng)量，以獲得更大利潤。

2．顧客對(duì)牛奶的需求很大，且為蒙牛牛奶

3．顧客對(duì)面包的需求也很大，且為安琪面包

4.對(duì)步步高電視機(jī)的需求也很大。

6.3決策樹的建立：

通過研究顧客的屬性，分析這些屬性對(duì)顧客購買商品檔次的影響，建立決策樹，預(yù)測(cè)顧客購買商品的檔次。

6.3.1.選擇最佳分裂點(diǎn)：

1）源數(shù)據(jù)：（部分展示）

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)：（部分展示）

2）選取過程具體操作：

3）經(jīng)比較gain（）的值得出，選取sex。

6.3.2.繼續(xù)尋找下一個(gè)分裂點(diǎn)：

1）源數(shù)據(jù)：（部分展示）（按sex分類）

F:(49條記錄)

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告-超市商品銷售分析及數(shù)據(jù)挖掘1全文共11頁，當(dāng)前為第11頁。M:（51條記錄）

2）選取過程具體操作：

F：

M：

M中找到的分裂點(diǎn)為income

6.3.3.分裂的數(shù)據(jù)結(jié)果部分如圖：

F：

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