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
超市智能购物车设计 摘要:根据数据统计，无害化方式处理的厨余垃圾，近几年虽然有较大的提升，但是与其他发达国家比较而言，无害化处理率仍然很低。而且目前我国的厨余垃圾大部分是以混合处理的形式进行的，这给城市垃圾处理带来巨大压力。针对这一现象，本课题设计了一款家用厨余处理器。该设计有如下几个要点：科技、便捷、小型、安全。本设计不拘泥于现有厨余处理器的具体形式，而从绿色环保与循环利用的角度出发，提供对厨余垃圾处理的一条新途径，在减少城市生活垃圾处理压力的同时给都市生活更多选择。这并不仅仅是作外观上的美化、文化层面上的创新，更是对未来生活方式做出合理化的预测及指导；其次，本设计适用于家庭与小型餐馆，需要更多考虑的方向是操作的便捷性、外观的优美程度与较小的处理量；另外，本设计特意考虑到取出处理物的问题，设计了配套的播撒机器人；最后，本课题将重点放在造型与操作上，竭力塑造一个可以融入生活的产品而不是生冷的机器。 关键词：厨余处理器；科技；小型；循环利用
Design of kitchen waste processor Abstract: According to statistics,the harmless treatment of kitchen waste, although in recent years has greatly improved, but compared with other developed countries, harmless treatment rate is still low. And at present our country kitchen waste are mostly in hybrid form, which bring huge pressure to city garbage view of this phenomenon,this paper will design a house hold kitchen product has the following several points: technological,convenient,safe and specific form of this design does not rigidly adhere to the existing kitchen waste processor,and from the green environmental protection and recycling point of view,to provide a new way of kitchen waste treatment,in the reduction of city living garbage disposal pressure at the same time to the urban life more is not only the innovation of appearance,cultural level,it is to predict and guide the rational for the future way of life;secondly,the design is suitable for families and small restaurants,which need more consideration is the direction of the beautiful degree and small amount of processing convenience,the appearance of operation,and not takes over the pursuit of excess functions and too large volume,avoid because of unreasonable allocation of resources idle and waste;in addition,this product specially consider the matter out processing,;finally,this paper will focus on the design and operation,to create a product that can be integrated into the life rather than a cold machine. Keywords:kitchen waste processor;technology;small;recycling
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
人 因 工 程 论 文 超市购物篮设计 指导教师 孙林岩 班 级 工硕51
学 号 05083005 姓 名 刘民婷 日 期 2007年11月17日 超市购物篮的设计问题及改进 摘要： 如今，超市已经成为了人们生活中重要的一部分，越来越多的人选择到超市购买家庭必需用品，而超市里的购物篮则是人们在购物时的主要工具。人们在使用现在超市普遍提供的购物篮时是否感到舒适呢？本文对超市普遍提供的购物篮进行了一些分析，同时对其从适合消费者使用的方面做些改进，提出一些方案。 关键词：超市购物篮 正文 一、 超市购物篮的简要介绍 随着我国经济的发展，“超市”这一种模式自引进后，成为了人们生活中重要的一部分，人们已经习惯于到超市中选购自己需要的各种生活用品。在购物过程中，购物篮则成为了大家必不可少的工具。尤其是家庭主妇，到超市购物已经成为了她们当中很多人的“固定工作”。 然而，在多次使用过程中，我发现不同超市所提供的购物篮在样式上都差不多，就如以下几幅图所展示的：
从上图我们可以看出，大部分的超市都喜欢选用这种体积较大、形状近似长方体的购物篮。或许这是从成本以及消费者的购物数量角度来考虑的：这样的购物篮能装入比较多的商品，两个提手的设计，使消费者在提的时候购物篮不容易摇晃。 二、 超市购物篮存在的问题 现在超市提供的购物篮虽然在很大程度上方便了消费者，但仍然存在一些问题： 1、很多购物篮的提手比较细，手掌受压较大，如果消费者购买比较多的商品，提着就会觉得手掌疼。 2、购物篮的体积比较大，消费者在提的时候为了避免购物篮磕着腿，总得把手伸出一段距离，手臂会很累。并且，手腕必须向外旋转一定的角度，才能抓稳购物篮的提手。如下图所示： 3、消费者购物的时候往往购买不同的商品，比如食品、日用品等等，而购物篮里没有分格，这些东西往往都得放在一起。一些消费者买了现做的食物，往往会弄脏别的东西。有的消费者则不喜欢将食品和别的东西混在一起，觉得不太卫生。 基于购物篮存在的上述问题，我根据人手的结构等相关知识，对其从以上三个方面进行了一些改进。 三、 改进原则及原理 （一） 改进原则 根据以上存在的问题，在对购物篮进行改进的时候，应该以消费者使用时感到舒适为基本原则。 1、尽量使使用者手掌在抓提手的时候手掌和手指感到舒服。 2、尽量使使用者的手在提购物篮的时候保持自然的姿势，即手臂不需要往外伸出比较大的距离，手腕不需要向外旋转比较大的角度。否则在提购物篮时间过久的时候，容易造成
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 -
模式识别期中作业 --挖掘布尔关联规则频繁项集的算法——Apriori算法
一、问题重述 作为超市的经理，经常关心的问题是顾客的购物习惯。他们想知道：“什么商品组或集合顾客多半会在一次购物时同时购买？”。现在假设你们是某超市的市场分析员，已经掌握了该超市近一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，需要你们给超市经理一个合理的“购物篮”分析报告，并提供一个促销计划的初步方案。 问题一：附件1中的表格数据显示了该超市在一个星期内的4717个顾客对999种商品的购买记录，对数据进行分析，试建立一种数学模型，使该模型能定量表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度。 问题二：根据问题1建立的模型，通过一种快速有效的方法从附件1中的购买记录中分析出哪些商品是最频繁被同时购买的，找到的最频繁被同时购买的商品数量越多越好。 问题三：附件2给出了这999中商品的对应的利润，根据在问题1、问题2中建立的模型，设定一种初步的促销方案，使超市的效益进一步增大。 二、模型的假设 1、假设各个商品的利润保持不变。 2、假设表格中的数据能真实地反映当地消费者的购物情况。
3、假设短时间内商品的销售情况维持稳定，不会出现大幅波动。 三、符号说明 符号解释说明 s i组合i的支持度 c(A=>B)规则A=>B的置信度 c(B=>A)规则B=>A的置信度 c i组合i的平均置信度 s min最小支持度 c min最小置信度 μ关联密切系数 H促销系数 四、问题分析 本题是关于大型超市“购物篮”的分析问题，涉及到数据挖掘、关联规则等相关问题。本题的三个问题是层层递进的关系，要求通过对商品购买数据的分析，找到关联程度较高且购买次数较高的商品，最后设计出合理的超市促销方案。 问题一，由于购物篮分析是关联规则挖掘的一个典型案例，因此我们采用一种最有影响的挖掘布尔关联规则[1]频繁项集的算法——Apriori算法[2-3]。利用其基本思想，进行了商品两种之间的支持度和置信度计算，在定义最小支持度和最
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
题 目 大型超市“购物篮”分析 摘 要 本文根据顾客购买记录，通过“购物篮”分析，运用多种模型得出结果，并给出促销方案。 问题一要求构建能表达多种商品关联程度的数学模型。根据4717个顾客对999中商品的购买记录，先用Matlab 对数据进行预处理，将其转化为0-1模型，然后求出购买j 商品的集合j s 和购买k 商品的集合k s ，考虑到同时购买两种商品占购买人数的频率，即相关性，存在购买人数少但相关性大的缺陷。在改进的模型中，因为存在购买商品数少但也会使相关性大的情况，所以对两种情况进行综合考虑，得出最优模型： j k i k i k s s s s p n s s ??=?? 用Matlab 求解0-1矩阵，求出两商品间关联系数较大的前八位，有相关系数的值在0-1围之，与所得模型函数的围一致，可知，该模型是准确可靠的。 问题二要求出有效方法来找出最频繁被购买的商品记录，且越多越好。根据问题一所得0-1矩阵，将其代入Excel 运用Aprior 模型，先算出单项商品的频繁项集，将支持度较小的数据剔除后，最后选取被购买次数最多的前18个商品，其中最畅销的为368号商品。根据这18个畅销品，运用同样方法将其转化为两两商品的组合，得到被同时购买次数200次以上的商品；根据此算法依次迭代，得到同时购买3种商品和同时购买4种商品的数据，更多商品被同时购买次数较少因此不予考虑，最后得出：两件商品被同时购买次数最高的是368和529号；三件商品被同时购买次数最高的是368、489和682；四件商品被同时购买次数最高的是68、937、895和413。 问题三要求给出方案使效益最大。根据问题一中0-1模型和问题二中Aprior 模型，将得到的购买次数最多的商品信息和题中所给利润表相比较，将利润小数量多的商品作为赠品和利润大数量多的商品一同销售；将共同购买次数多且利润大的两商品组合作为促销品进行销售，以进一步提高超市的综合效益。 关键词 0-1模型 Aprior 模型 数据预处理 相关系数
超市消费人群分析 一、超市一般选择在有较多的人群的居住地或闹市区，凭借周围的固定人群及自有品牌影的忠实消费人群，使大型超市的平均客流量在2---3万人/天。 二、一个超市就是一类商品的市场，产品陈列，本身就是一个传播商品信息的渠道。它具有人流量较大，且消费群体多具有一定的购买力，消费群体以20-35岁的年轻人居多，其次是有一定的固定收入的中老年人，而这一群体与品牌客户目标消费人群相匹配。 年龄：以前，高档商城的主要消费群体以30岁以上，有稳定的高收入或 事业有成的人事为主，现在，随着一批年轻化富豪的产生，这些 高消费的年龄界线已经扩大到25岁。 消费观念：讲究品味，追求时尚，注重身份，在商品的选择上对品牌更加苛刻，一但选择，将成为该品牌的忠实消费者。 生活习惯：工作时间占据大多数人的生活，生活节奏快，应酬多，因此也更加讲求生活品质，观注身体健康，观注居住环境.分析：这部分人群是社会发展的中流砥柱，消费层次较高，被其它消费群体仰视，同时，他们的消费习惯也成为想挤身于上流社会的人群的目标。 2、超市购物固定覆盖人群月收入组成如下： 20,000元以上……………………………4.8% 10,000元—20,000元……………………14.4% 4000元—10,000元……………………...28.7% 2000元—4000元………………………..45.4% 3购物车受众调查
针对媒体受众，能“从其他人购物车上看到广告画面”和对自己及他们购物车广告“都能看到”及“没有留意”受众调查都能看到……………………………………………..41.1% 只能看到其他购物车的广告……………………… .43.5% 只能看到自己购物车的广告………………………….13% 没有留意……………………………………………….2.4% 受众时间调查: 购物时间0.5小时以内………………………..3.7% 购物时间0.5-----1小时………………………..30.7% 购物时间1-----1.5小时………………………..36.3% 购物时间1.5------2小时……………………….24.3% 购物时间2个小时以上………………………….5% 调查显示96.3%的受众的购物时间超过30分钟，超过60分钟的比例高达65.6%.
目录 第1章企业概况 (1) 1.1 行业现状 (1) 1.2 企业现状 (1) 1.3 MIS的应用 (2) 1.3.1 MIS系统为沃尔玛集团带来的巨大效益 (2) 1.3.2 MIS系统的应用平台 (3) 第2章公司实施管理信息系统的优势 (4) 2.1 管理信息系统的为企业带来的竞争优势 (4) 2.1.1情报机构 (4) 2.1.2加强企业与客户和供应商的紧密联系 (4) 2.1.3对产品和服务差异化战略的支持 (4) 2.1.4对市场细分战略的支持 (5) 2.2 沃尔玛管理信息系统的运用 (5) 2.2.1高效率的EOS系统 (5) 2.2.2无与伦比的物流配送中心 (5) 2.2.3强大的数据库管理系统 (5) 2.2.4迅速的销售时点系统（POS系统） (6) 第3章系统规划与可行性研究 (7) 3.1 系统调查 (7) 3.1.1系统的初步调查 (7) 3.2 系统的详细调查 (7) 3.2.1沃尔玛的经营管理系统 (8) 3.2.2沃尔玛管理系统功能 (9) 3.2.3沃尔玛组织结构 (9) 3.2.4沃尔玛业务流程 (11) 3.2.5沃尔玛数据流程 (11) 3.3 可行性研究 (12) 3.3.1经济可行性 (12) 3.3.2技术可行性 (13) 3.3.3系统可行性 (13) 3.3.4管理可行性 (13) 3.4 结论 (13) 第4章计算机网络 (14) 4.1 网络概述 (14) 4.1.1 互联网的相关概念 (14) 4.1.2 局域网的相关概念 (14) 4.1.3 常见的传输介质 (18) 4.1.4 常见的网络类型 (20) 4.2 计算机网络实用技术 (24) 4.2.1 常用的网络命令 (25) 4.2.2 用路由器实现多用户网络连接 (27)
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、
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。
购物篮分析 说起关联问题，可能要从“啤酒和尿布”说起了。有人说啤酒和尿布是沃尔玛超市的一个经典案例，也有人说，是为了宣传数据挖掘/数据仓库而编造出来的虚构的“托”。不管如何，“啤酒和尿布”给了我们一个启示：世界上的万事万物都有着千丝万缕的联系，我们要善于发现这种关联。 关联分析要解决的主要问题是：一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高？可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛，所以又叫“购物篮分析”，英文简称为MBA，当然此MBA非彼MBA,意为Market Basket Analysis。 如果在研究的问题中，一个用户购买的所有产品假定是同时一次性购买的，分析的重点就是所有用户购买的产品之间关联性；如果假定一个用户购买的产品的时间是不同的，而且分析时需要突出时间先后上的关联，如先买了什么，然后后买什么？那么这类问题称之为序列问题，它是关联问题的一种特殊情况。从某种意义上来说，序列问题也可以按照关联问题来操作。 关联分析有三个非常重要的概念，那就是“三度”：支持度、可信度、提升度。假设有10000个人购买了产品，其中购买A产品的人是1000个，购买B产品的人是2000个，AB同时购买的人是800个。支持度指的是关联的产品（假定A产品和B产品关联）同时购买的人数占总人数的比例，即800/10000=8%，有8%的用户同时购买了A和B两个产品；可信度指的是在购买了一个产品之后购买另外一个产品的可能性，例如购买了A产品之后购买B 产品的可信度=800/1000=80%，即80%的用户在购买了A产品之后会购买B产品；提升度就是在购买A产品这个条件下购买B产品的可能性与没有这个条件下购买B产品的可能性之比，没有任何条件下购买B产品可能性=2000/10000=20%，那么提升度=80%/20%=4。
超级市场零售商品的购物篮分析 王汉生1 、江明华1 、曹丽娜2 、金英1 1 北京大学光华管理学院，2 中央电视台广告部 摘要 本文利用国内某中型城市中，处于垄断地位的一个大型超市的26天的销售流水数据对消费者的购物篮中商品的相关性进行了探索性研究。具体地说，我们首先介绍了一个基于0-1变量的聚类方法，可以被用来做典型的菜篮子分析；然后，我们用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据。对消费者购物篮中商品的相关心进行了探索性的研究。 关键词：消费者行为、购物篮分析、0-1变量、聚类分析 0问题提出 首先，现代零售商品种类极端丰富，消费者需要处理的信息量急剧增加。消费者平均要以每秒33件的速度从5万件商品中挑选出17件商品。Phillips （2005）的研究表明，当消费者面对种类繁多的商品时，并不会应为可选择的丰富多样性而得到满足。但是，消费者却能够因为超市对其商品选择的引导而感到满意。超市引导的一个办法就是通过商品的布货，也即，哪些商品可以摆放在一起，而哪些商品又应当分别摆放。问题是，超市进行布货的依据是什么？ 其次，我们可以观察到商场和超市经常进行各种促销，其中最常见的促销方式是打折，而且，常常是全场打折。这样的打折往往不是超市最优的选择。因为，消费者在购买某些商品的时候，会同时购买另一些商品，而不管它们是否是在打折。在这种情况下，只要这两种商品之一处于打折状态，往往会刺激消费者购买两种商品。这样，超市只需要对一种商品打折就可以达到促销两种商品的目的，从而可以大大提高超市的效益。问题是，超市安排商品打折的依据是什么？ 因此，基于上述原因，了解消费者究竟如何在多商品类目间进行同时选择（Simultaneous Selection ）对于超市如何有效地引导消费者和提高效益意义重大。所以，本文的目的有二。第一、介绍一个简单而有效的数量方法，可以被用来做典型的菜篮子分析；第二、用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据，从而探索大陆消费者的相关行为特征。 以下章节如下安排。下一节，详细介绍一个基于0-1变量的聚类方法。基于此方法的实际数据分析将在第三节中展开。最后是总结与讨论。 1文献研究 在过去的研究中，Fader 和Lodish （1990）研究表明某些消费者特征（如Household Penetration 和购买频率）对零售商品定价和促销环境具有一定的解释能力。Narasimhan 等人（1996）的进一步研究发现，一类商品的促销弹性部分取决于该类商品的品类结构和相关消费者特征。Raju （1992）研究了不同类商品销量差异性，并建立了它同品类特征和营销组和变量的关系。Hoch 等人（1995）则研究了各类商品的商店价格弹性（Store-Level Price Elasticities ）和所在商圈消费者人口统计特征的关系。Manchanda 等人（1999 ）则进一步
? ?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
扫描头购物车设计报告目录：1，市场调研 2，方案构思 3，方案确定 4，设计造型结构功能分析 5，设计图纸 6，设计展板 7，模型展示
市场调研 一，定义及其简单分类 ?购物篮，英文shopping basket，是指超市等大型自选商场中，顾客用于暂时存放所选商品的一种篮子。目前也延伸到个人家庭专用。 ?购物篮可分为固型购物篮和可折叠购物篮 ? ? ?购物车，英文trolley，是指超市等大型自选商场中，顾客用于暂时存放所选商品的一种手推车。 ? ?购物车可分为普通购物车与人字购物车，美式购物车，澳式购物车，日式购物车，平板购物车，塑料购物车 ? ?二，调研前言 ?随着超市产业的高速发展，各类超市已经进入了各大中小城市，而且紧随其后的购物篮，购物车也越来越多。 ?在这里我对购物篮，购物车做一个市场调查报告，获取足够的信息后为今后的购物篮，购物车的工业设计做铺垫。 ?回到寝室后我也通过网络进行了一定的调研，察看创新购物车设计，想通过别人优秀的设计找到一些灵感。并且刚好在网上发现了一篇关于购物车创意设计的文章，并且有具体的调研实施流程，我看完后感觉很受启发，对别人的能力深感钦佩，也对自己后来的购物车调研，设计起到了一定的指导作用。
?文章如下： 下文的IDEO解释一下，IEDO是一家公司, IDEO公司由一群斯坦福大学毕业生创立于1991年。 1991年，大卫-凯利设计公司（David Kelley Design）和ID Two 合并成为IDEO公司，大卫-凯利曾于1982年为苹果公司设计出第一只鼠标，而ID Two则于同年设计出了全世界第一台笔记本电脑。那台Grid笔记本电脑现在陈列于纽约现代美术馆。 IDEO一周之内设计购物车的创意流程实例 关键词：IDEO；设计；购物车；创意流程；设计创意 购物车的设计是一个理想，也是一个巨大的挑战。购物车是美国文化的一个标志，就像Zippo打火机一样为人所熟知，同时也是一种很僵化的东西。在设计更新方面，它提供了丰富的可能性，但我们同时也知道，它也意味着一种不可思议的创新困境。 “行动吧！”上午10点，在斯基尔曼的鼓动下，我们开始外出忙碌起来。我们被分为不同的小分队，深入地考察杂货店、购物车以及一切可能相关的技术环节。把我们的“理解”和“观察”阶段融入一天的工作，可以说我们在实践一种即时的人类学。我们走出办公室，咨询业内人士，观察社区民众。几个同事还到帕洛阿尔托商业区的一家名叫万全（Whole Foods）的生意兴隆的杂货店里，在通道间走来走去，观察人们如何购物。他们看到一些安全问题，看到XX和孩子们挤在一起；他们注意到有经验的采购者如何利用互联网上的购物服务，把购物车当作一个相对固定的基地，从而不用推购物车而更加灵活地穿梭于购物通道之间；他们还注意到在通道堵塞处，购物者不得不收起购物车的后盖，和那些动作缓慢的人或对面来的人擦肩而过。 我采访过一位有经验的购物者他在一家大型的连锁店中购买了整车的货物，我发现了钢和塑料的交替运用，同时也发现了遗失或被损坏部件所造成令人惊异的昂贵代价；另一分队同事去逛了当地的一家自行车商店，以掌握最新的设计和材料方面的信息；一个家庭式的团队琢磨起儿童汽车坐位和婴儿车；期望能“组装”出我们的购物车，我们仔细观察了当地的一家电子器械商店，以获得一些小机械配件；还有一队同事访问了一位叫巴茨的购物车修理工，这个工人通常驾着一辆由修补好的破篮子和新轮子组装成的小货车在各个塞福威超市（Safeway）之间往返送货。 在第一天快结束时，3个目标出现了：使购物车对儿童更具亲和力；计算出一种更有效率的采购系统；增加安全性。围绕这些主题，我们在第二天上午集体探讨了一些可能的解决方案。经典的集体讨论原则被印在墙上，我们拿出带有各种颜色标记的巨幅记事贴和许多玩具，以便刺激情绪。如果一个主意显得呆板甚至愚蠢，我们也不会感到烦躁。我们鼓励大家各抒己见。各种新奇的观念充实了大家的头脑，使得大家不会沉浸于个人的想法之中，这些想法往往是个人的偏好（比如你希望购物车能够保护你购买了6盒保险套的隐私），或者在购物车上为小孩子安装配有尿布的儿童坐椅。 到上午11点时，热烈的气氛渐趋平静，几百种奇异的主意和草案以及大量的现成模型挤满了墙壁，如同一辆没人要或正被审视以待结账的购物车。我们开始投票选举最“酷”的设计。它们不能太理想化，因为它们必须在几天之内就可以投入生产。大家制作了五颜六色的标签，把它们贴在自己最欣赏的设计方案上。午饭时，小组的领导们评审了设计方案和投票结果，就有待改进之处做出了一系列决定。如果决策过程陷入僵局，那么世界上最快的开发小组也不能赢得市场竞争的胜利，因此，到比萨饼吃完时，小组已经有了下一步的行动方案。我们被重新划为4个分组，要在3个小时之内制做出实物模型。我们每个分组负责一个独立的环节：购物、安全、结账以及找到想要购买的东西。每个分组在经过半个小时的构思之后就开始行动了。许多人挤到当地艾丝五金商店（Ace Hardware）的购物通道里去寻找思路和材料。我们的一个模型制作师从集体讨论中获得一个构思，要制造出一个靠边行驶的购物车。到周二下午3点时，16位同事以及12位机械师和每天在那儿工作的模型制作师聚集到我们的工作室中。他们感觉到很大的时间压力，要赶制
数据挖掘如何提高零售业 销售额 Last revision date: 13 December 2020.
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 26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着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