retail market basket data_数据挖掘_科研数据集

市场营销中的数据挖掘技术的应用与销售预测

市场营销中的数据挖掘技术的应用与销售预测市场营销是企业获取利润的关键部门之一，为了有效地制定营销策略和预测销售情况，数据挖掘技术日益成为市场营销领域的重要工具。

本文将探讨市场营销中数据挖掘技术的应用以及其在销售预测方面的作用。

数据挖掘技术是一门利用计算机科学和统计学等方法从大规模数据中提取出有用信息的技术。

在市场营销中，这些技术能够帮助企业挖掘出潜在的商机、了解市场趋势以及预测销售情况。

首先，数据挖掘技术在市场营销中的应用主要包括市场分析和顾客行为分析。

通过对市场数据进行挖掘和分析，企业可以了解市场的细分、竞争对手的情况以及产品的需求趋势。

比如，企业可以利用数据挖掘技术挖掘社交媒体上的用户评论和情感分析，从而了解产品的优缺点以及用户对竞争对手产品的看法。

此外，通过数据挖掘技术，企业还可以分析顾客的购买行为、消费偏好和购买动机，从而调整营销策略，提高销售效果。

其次，数据挖掘技术在市场营销中的另一个重要应用是销售预测。

准确的销售预测对企业的生产计划、库存管理以及市场资源的配置至关重要。

通过数据挖掘技术，企业可以分析历史销售数据、市场趋势以及其他关联数据，建立销售预测模型，预测未来的销售情况。

这些模型可以帮助企业预测产品的需求量、优化产品的定价策略以及提前做好市场布局。

除了市场分析和销售预测，数据挖掘技术还有其他应用，比如客户关系管理、市场推广和广告投放等。

通过对顾客数据进行挖掘和分析，企业可以提供个性化的服务和优惠券，提高客户忠诚度和满意度。

另外，通过数据挖掘技术，企业可以识别感兴趣的潜在客户并将推广资源集中在他们身上，提高推广效果和ROI（投资回报率）。

然而，在应用数据挖掘技术的过程中，也存在一些挑战和注意事项。

首先，数据的质量和准确性是数据挖掘的基础。

如果数据质量差或者数据不准确，那么分析的结论就可能是错误的，从而导致错误的决策。

因此，在数据挖掘之前，企业需要确保数据的质量和准确性。

其次，隐私和安全问题是数据挖掘技术应用的重要考虑因素。

数据挖掘案例分析

数据挖掘案例分析数据挖掘（Data Mining）指的是从大量数据中发现隐含的、之前未知的、有价值的信息或模式。

它是数据分析的一种方法，通过使用统计分析、机器学习、模式识别等技术，从结构化或非结构化的数据中提取知识和信息。

在企业和组织中，数据挖掘可以帮助决策者快速获取有价值的信息，为企业的决策制定提供支持。

以下是一个关于销售数据挖掘的案例分析。

背景介绍：电商平台希望通过数据挖掘了解其产品的销售情况，并根据相关的数据分析结果来优化其供应链管理和市场推广策略。

该平台销售各种类型的商品，包括数码产品、家居用品、服装配饰等。

数据采集：该电商平台有一套完整的销售数据记录系统，可以获取到产品的销售数据、用户的购买行为数据、用户的评价数据以及其他相关信息。

该平台以月为单位，可以提供近三年的销售数据。

数据分析目标：通过对销售数据的挖掘，电商平台希望回答以下问题：1.各个产品类别的销售情况如何，哪些产品类别的销售额较高？2.哪些产品具有较高的用户评价，哪些产品的用户评价较差？3.用户购买行为有什么特点，比如用户购买的时间、地点、金额等方面的特征？4.哪些因素会对产品的销售额产生影响，比如产品的价格、促销活动等？5.如何利用数据分析结果来改进供应链管理和市场推广策略？数据挖掘过程：1.数据清洗和预处理：对从电商平台获取的原始数据进行清洗和预处理，包括去掉重复、缺失或异常的数据，并进行数据格式转换和标准化等操作。

2.数据探索和可视化：对清洗和预处理后的数据进行探索，使用统计分析和可视化工具来揭示数据的基本特征和潜在的模式。

3.数据建模：根据分析目标和数据特点，选择合适的建模方法，比如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，来寻找数据中的模式和规律。

4.模型评估和优化：对建模结果进行评估和优化，包括模型的准确性、稳定性、可解释性等方面的评估，同时根据评估结果对模型进行优化。

5.结果解释和应用：根据分析结果，回答上述的问题，并给出相应的建议和改进措施。

购物篮分析MarketBasketAnaly

案例二：在线购物的推荐系统
总结词
在线购物网站利用购物篮分析的结果，为用户提供个性化的商品推荐，提高转化率和用户满意度。
详细描述
某在线购物网站通过购物篮分析，发现购买了A商品的顾客往往对B商品也有兴趣。基于这一发现，该网站为购买A商品的顾客推荐B商品，从而提高了转化率。
案例三：信用卡交易的欺诈检测
支持度计数
频繁项集挖掘算法
常见的频繁项集挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。这些算法通过迭代和剪枝，高效地挖掘出频繁项集。
支持度计数是衡量项集在购物篮中出现的频率的指标。通过设定最小支持度阈值，可以筛选出频繁项集。
关联规则生成
关联规则
关联规则是指根据频繁项集挖掘出的商品组合之间的关联关系。例如，购买商品A的顾客同时购买商品B的概率较
相似度等。
客户特征
根据客户数据提取客户特征，如购买频率、购买偏好等。
时间特征
提取与时间相关的特征，如购买时间、季节性等。
交易特征
提取与交易相关的特征，如交易金额、交易数量等。
03
关联规则挖掘
频繁项集挖掘
频繁项集
在购物篮分析中，频繁项集是指频繁地出现在多个购物篮中的商品组合。通过挖掘频繁项集，可以发现商品之间的关联关系。
个性化推荐系统
结合购物篮分析和人工智能技术，构建更精准的个性化推荐系统，提高消费者购物体验和商家销售额。
感谢您的观看
THANKS
购物篮分析 marketbasketanaly
目录
• 引言 • 数据准备 • 关联规则挖掘 • 购物篮分析的应用 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
定义与目的

数据仓库与数据挖掘案例分析

数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。

如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。

数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。

接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。

一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。

通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。

数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。

例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。

如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。

通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。

比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。

二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。

一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。

利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。

数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。

对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。

在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。

通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。

数据挖掘的实际案例

数据挖掘的实际案例在当今信息化社会，数据已经成为一种宝贵的资源。

然而，大量的数据不仅需要被存储，更需要被合理利用。

为了从这些海量的数据中提取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。

本文将通过介绍几个实际案例，展示数据挖掘在解决实际问题中的应用。

案例一：零售业中的市场篮子分析在零售业，市场篮子分析是一种常见的数据挖掘技术。

通过分析顾客的购物篮信息，可以发现潜在的购买关联规则，进而实现交叉销售和精准营销。

例如，一家超市可以通过数据挖掘技术发现购买尿布的顾客往往还会购买啤酒，因此可以将尿布和啤酒摆放在一起，提高销售额。

案例二：电商平台中的个性化推荐在电商平台中，个性化推荐系统是一种有效的数据挖掘应用。

通过分析用户的购买历史、浏览记录以及其他行为数据，可以为用户提供个性化的产品推荐。

例如，当一个用户在电商平台上搜索了一款手机，个性化推荐系统可以根据该用户的行为数据，为他推荐相关的手机配件或者其他品牌的手机，提高用户满意度和购买率。

案例三：金融领域中的反欺诈检测在金融领域，数据挖掘技术在反欺诈检测中起着重要作用。

通过分析用户的交易记录、身份信息等数据，可以识别出潜在的欺诈行为。

例如，银行可以通过数据挖掘技术发现某个账户在短时间内频繁转账给不同的账户，可能存在洗钱的嫌疑，从而及时采取相应措施，保护客户利益。

案例四：医疗领域中的疾病预测在医疗领域，数据挖掘技术可以帮助医生预测患者的疾病风险，提高治疗效果。

通过分析患者的病历、体检数据等信息，可以建立预测模型，预测患者可能患上的疾病类型和患病概率。

例如，通过数据挖掘技术可以预测某个人可能患有心脏病的风险，从而让医生提前采取预防措施，降低患病风险。

通过以上实际案例的介绍，我们可以看到数据挖掘技术在各个领域中的广泛应用。

数据挖掘不仅可以帮助企业发现商机，提高效益，还可以帮助医疗、金融等行业提高服务质量，减少风险。

随着科技的不断发展，数据挖掘技术将在更多的领域中发挥重要作用，为人们的工作和生活带来更多便利和益处。

数据挖掘分析方法——购物篮分析

数据挖掘分析方法——购物篮分析
数据挖掘分析方法——购物篮分析购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，南京宝云OCP课程火热报名中！企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。

举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等等。

购物篮分析基本运作过程包含下列三点：
（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。

（2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。

（3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

购物篮分析技术可以应用在下列问题上：
（1）针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。

（2）对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。

（3）保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。

（4）对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

数据挖掘案例分析--啤酒与尿布

前言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。

在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。

购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ æ’ p r i ə/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。

目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。

缘起“啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。

故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。

认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。

数据挖掘技术在零售行业中的应用

数据挖掘技术在零售行业中的应用随着科技的不断进步，数据挖掘技术在各个行业得到了广泛应用。

在零售行业中，数据挖掘技术同样发挥着重要作用。

在本文中，我们将讨论数据挖掘技术在零售行业中的应用。

一、市场细分市场细分是一个关键的营销策略。

通过数据挖掘技术，零售商可以更好地了解不同人群的需求和偏好，从而更好地将产品推销给他们。

数据挖掘技术可以帮助商家识别顾客的偏好并针对性地提供商品。

商家可以通过数据挖掘工具来分析顾客的购买历史、地域分布和购买能力等因素，以及他们的在线活动，并将这些信息用于市场定位、产品设计和营销活动。

二、销售预测零售商可以通过数据挖掘技术预测销售，并准确地预测每种商品的需求量和销售额。

预测销售可以帮助商家更好地管理库存和预测销售收入。

商家可以通过数据挖掘技术来分析过去的销售趋势、顾客行为和促销策略等因素，并将这些信息用于预测未来的销售。

三、广告策略数据挖掘技术可以帮助零售商制定更有效的广告策略。

商家可以通过分析顾客的购买历史和行为数据，识别目标客户并提供有针对性的广告。

零售商可以通过广告投放、优惠折扣等方式刺激客户购买商品。

同时，商家可以通过分析广告效果和客户反馈来评估广告效果，从而优化广告策略和促销策略。

四、客户满意度数据挖掘技术可以帮助零售商提高客户满意度。

商家可以通过分析客户的购买历史、交易量、投诉记录和口碑等因素，了解顾客的反馈和需求，并提供更好的服务和更多的优惠。

同时，在竞争激烈的市场中，顾客的忠诚度也变得越来越重要。

零售商可以通过识别和维护忠诚顾客，提高客户满意度，并促进业务增长。

五、商品推荐数据挖掘技术可以帮助零售商提高商品推荐的准确性。

商家可以通过分析顾客的历史购买数据、搜索记录、浏览记录等因素，预测顾客的兴趣和偏好，并提供更个性化的商品推荐。

这不仅可以提高销售额，还可以提高客户满意度。

六、供应链管理数据挖掘技术可以帮助零售商更好地管理供应链。

商家可以通过分析供应链中的数据，了解不同供应商的交货时间、交货量、质量和成本等因素，并制定更好的采购策略。

《商业统计分析和数据挖掘》课程教学大纲-上海交通大学安泰经济与管理

教学内容学时教学方式作业及要求基本要求考查方式
*学习目标(Learning Outcomes)
*教学内容、进度安
排及要求(Class Schedule & Requirements)
大数据挖掘简介、从网上抓取数据、数据导入、清理和可视化线性回归、多项式回归、无参数回归、岭回归、LASSO 回归、Logit 回归紧邻分析法（Nearest Neighbor Analysis）、朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classification）多项逻辑斯蒂回归（Multinomial Logistic Regression）、线性判别式分析（Discriminant Analysis）决策树（Decision Trees）、 k-Means 聚类（k-Means Clustering）、时间序列分析（Time Series Analysis）购物篮分析（Market Basket Analysis）、因子模型和主成分分析（Factor Models and Principal Component Analysis）信用评分（Credit Scoring）、推荐系统（Recommendation System）、生存分析（Survival Analysis）遗传算法（Genetic Algorithm）、网页点击流分析（Web Click Stream Analysis）、股票市场分析（Stock Market Analysis）、文本挖掘（Text Mining） 4 课堂讲授 1 次作业 4 课堂讲授 4 课堂讲授 1 次作业 4 课堂讲授 4 课堂讲授 1 次作业 4 课堂讲授 4 课堂讲授 1 次作业 4 课堂讲授

数据挖掘技术在零售业中的应用研究

数据挖掘技术在零售业中的应用研究随着互联网技术的飞速发展，数据挖掘技术在零售业中的应用也越来越受到关注。

数据挖掘技术的应用可以帮助零售业实现精细化管理，提升销售效率和顾客满意度。

本文将对数据挖掘技术在零售业中的应用进行研究，探讨其优势和挑战。

数据挖掘技术是从大规模数据中自动发现模式、关联以及隐藏在数据中的有价值信息的过程。

在零售业中，这些数据可以包括顾客的购买记录、顾客留存信息、商品库存、销售额等。

通过数据挖掘技术，零售业可以更好地了解顾客需求、预测销售趋势、优化商品库存等，从而提高销售业绩和盈利能力。

首先，数据挖掘技术可以帮助零售企业了解顾客需求。

通过对顾客购买记录的挖掘分析，企业可以发现顾客的购买偏好、购买频次、消费能力等信息。

这些信息可以帮助企业精确分析不同顾客群体的需求，并进行精准营销。

例如，根据某一群体的购买记录，企业可以针对性地推荐商品，提高购买转化率和顾客满意度。

其次，数据挖掘技术可以帮助零售企业预测销售趋势。

通过对历史销售数据的挖掘分析，企业可以发现销售的季节性、周期性等规律，从而预测商品的需求量和销售额。

这项技术可以帮助企业合理安排生产计划、库存管理以及促销策略，避免库存积压和销售不畅的情况，提高供应链效率。

此外，数据挖掘技术还可以帮助零售企业优化商品库存。

通过对商品销售和库存数据的挖掘分析，企业可以发现商品的畅销情况、销售周期等信息。

根据这些信息，企业可以合理调整库存量，避免过量库存占用资金和仓储空间，同时避免库存不足导致销售滞后。

在供应链管理中，数据挖掘技术的应用可以帮助企业实现快速响应市场需求，提高盈利能力。

然而，数据挖掘技术在零售业中的应用也面临着一些挑战。

首先，数据的质量和完整性是保证数据挖掘应用准确性的前提条件。

零售企业需要建立完善的数据采集和管理系统，保证数据的准确性和完整性。

其次，数据的分析和挖掘需要专业的人员和技术支持。

企业需要培训和吸引数据分析师等专业人才，同时不断更新技术，跟上数据挖掘技术的发展。

数据挖掘经典案例

数据挖掘经典案例数据挖掘是指从大量数据中发现潜在的、先前未知的有价值信息的过程。

它是一种分析大型数据集的方法，旨在发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势。

数据挖掘已经在各个领域得到了广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、社交网络等。

下面我们将介绍一些数据挖掘的经典案例，以便更好地理解数据挖掘的重要性和实际应用。

1. 零售业的购物篮分析。

在零售业中，购物篮分析是数据挖掘的一个重要应用。

它通过分析顾客购买商品的模式和关联，帮助零售商更好地理解顾客的购买行为，并提高销售额。

通过购物篮分析，零售商可以发现哪些商品经常一起被购买，从而进行更好的商品搭配和促销活动。

2. 社交网络的用户推荐系统。

在社交网络中，用户推荐系统是数据挖掘的一个典型应用。

通过分析用户的行为和偏好，推荐系统可以向用户推荐可能感兴趣的内容、商品或人际关系。

这种个性化推荐不仅可以提高用户体验，还可以增加社交网络的活跃度和粘性。

3. 医疗保健领域的疾病预测。

在医疗保健领域，数据挖掘被广泛应用于疾病预测和诊断。

通过分析患者的临床数据和生物标志物，医疗专家可以预测患者是否患有某种疾病，提前进行干预和治疗。

这种个性化的医疗预测能够提高患者的生存率和生活质量。

4. 金融领域的信用评分。

在金融领域，数据挖掘被广泛应用于信用评分和风险管理。

通过分析客户的信用记录、财务状况和交易行为，金融机构可以预测客户的信用风险，并据此制定相应的信贷政策和风险控制措施。

5. 市场营销的精准营销。

在市场营销领域，数据挖掘被广泛应用于精准营销和客户关系管理。

通过分析客户的行为和偏好，市场营销人员可以制定个性化的营销策略，提高市场反应率和销售额。

综上所述，数据挖掘在各个领域都有着重要的应用，它可以帮助人们从海量数据中发现有价值的信息，提高决策的准确性和效率。

随着数据量的不断增加和数据挖掘技术的不断发展，相信数据挖掘的应用领域和效果会越来越广泛和深入。

零售购物篮分析报告

购物篮分析报告1.分析购物篮商品红牛PI值1．打开数据后，通过分析→描述性统计→频率，将红牛饮料添加到变量里，确定后得到以上数据。

2．从数据中可看出，没有买牛奶的人占了96.6%，买了1瓶的占2.4%、2瓶占1% 可得出1000个人中，有34人购买了红牛饮料,这样的话PI值为342..购物篮中同一种商品的数量，两罐的是34人，三罐的为10。

3. 不同类别商品在购物篮中的数量第一步使用转换工具，把“0”转化为“0”，“其他所有数据”转化为“1”。

得出一张表格“购物篮数据：以0-1数据表示”，把这里的数据另存为电子表格，然后汇总得出数据表示购物篮中商品的种类。

4. 不同时段对购物篮的影响使用表格“购物篮数据：以0-1数据表示”中的分析—描述统计—频率，分析表格中频率和百分比两栏可以得出每个时间段客流量的多少，频率中最高的三个值87、92、83，这代表12点、18点、19点客流量最大。

而百分比中21.2、22.4、20.2三个数据最大，那么同样表示12点、18点、19点客流量最大。

5.分析购物篮中两种商品的关联度使用表格“购物篮数据：以0-1数据表示”中的分析—描述统计—交叉表，选取“啤酒”和“纸尿布”两组数据分析它们的关联度，“单元格”中选取“行”和“列”，“统计量”中选取“卡方”，这样得出下面的表格：交叉表[数据集2] C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\零售企业顾客购物篮分析课程实践材料\购物篮数据：以0-1数据表示.savA、首先看卡方检验表，关注Pearson 卡方列和渐进 Sig. (双侧)行中的数据“.000”这个数据小于5%，这说明“啤酒”和“纸尿布”两者有关联，B、分析纸尿布* 啤酒交叉制表，分析表格中第四行的数据“93.3%”和“6.7%”表示没有购买啤酒的人购买纸尿布的人有“6.7%”，没有购买啤酒的人同时也没有购买纸尿布的人有“93.3%”，分析第七行数据“48.1%”和“51.9%”表示购买了纸尿布的人没有购买啤酒的人有“48.1%”，购买了纸尿布的人而且购买啤酒的人有“51.9%”。

分类算法在商品批发市场中的应用

分类算法在商品批发市场中的应用作者：李娟来源：《商情》2015年第42期【摘要】商品批发市场对经济发展的作用是不可替代的，研究商品批发市场的情况对于经济发展意义重大。

本文使用了UCI数据库中的Wholesale Customers数据集，对商品批发市场中的情况进行了分析，采用神经网络算法和C5.0算法构建模型，采用训练集训练模型，并采用检验集对模型的训练结果进行了检验。

【关键词】数据挖掘，神经网络，C5.0一、数据挖掘概述数据挖掘（DM）又称数据库中的知识发现（KDD），是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

严格讲，数据挖掘是知识发现过程的一个基本步骤，是最核心的部分。

整个知识发现过程由若干挖掘步骤组成，其中包括：（1）数据清洗；（2）数据集成；（3）数据转换；（4）数据挖掘；（5）模式评估；（6）知识表示。

具体地说，挖掘功能包括数据总结、分类、聚类、关联分析、预测、偏差的检测等。

二、Wholesale Customers 数据集说明该数据集选自UCI数据库，数据是与商品批发市场中的消费者相关的，是为了确定批发市场上消费者的分布情况。

本数据集有8个属性，共包含440条记录。

其中训练集含264条记录，检验集含176条记录。

该数据集的属性有：消费通道channel包括餐饮业通道和零售通道，消费者所在区域有三个属性值，新鲜产品年花费fresh，奶制品年花费milk，杂货类产品年花费grocery，冰冻产品年花费frozen，清洁剂和纸制品年花费detergents_paper，熟食类产品年花费delicatessen。

其中channel为输出属性，表示批发市场上的产品的消费通道。

三、数据处理模型该问题是分类问题，采用神经网络算法和C5.0算法构建模型。

在所有属性中，channel是输出属性，其他属性为输入属性。

本文通过各个输入属性的属性值性的来预测channel是哪种状态，即批发市场上的产品通过哪种通道被消费。

《Python经济大数据分析》Python应用商品零售购物篮分析

第二步：分析热销商品
销量排行前10商品的销量及其占比情况，如下表所示。
商品名称全脂牛奶其他蔬菜面包卷苏打酸奶瓶装水根茎类蔬菜热带水果购物袋香肠
2513 1903 1809 1715 1372 1087 1072 1032 969 924.171% 3.955% 3.164% 2.507% 2.472% 2.380% 2.234% 2.131%
8
分析方法与过程
数据挖掘建模的总体流程：
业务系统
数据抽取
数据探索与预处理
源数据
某
商
品
查看数据特征
零
售
热销商品分析
企
业
购
商品结构分析
物
篮
数
数据转换
据
分析与建模
结果反馈
Apriori关联规则分析模型应用
模型优化
应用结果
9
分析方法与过程
数据分析探索：探索数据特征是了解数据的第一步。分析商品热销情况和商品结构，是为了更好地实现企业的经营目标。
rhs
支持度
置信度
lift
=> {'全脂牛奶'} 0.02664
0.368495 1.44216
=> {'全脂牛奶'} 0.024199 0.413194 1.617098
=> {'全脂牛奶'} 0.030097 0.397849 1.557043
=> {'全脂牛奶'} 0.021251 0.405039 1.58518
13
分析方法与过程
第二步：分析热销商品销量排行前10商品的销量，如下表所示。通过分析热销商品的结果可知，全

如何利用数据挖掘市场趋势

如何利用数据挖掘市场趋势市场趋势是商业决策的重要指标，对于企业的发展和竞争能力具有重要的影响。

而数据挖掘作为一种科学方法，可以通过对大量的数据进行分析和挖掘，帮助企业预测市场趋势，并制定相应的策略。

本文将介绍如何利用数据挖掘技术来分析市场趋势，并指导企业决策。

一、数据收集市场趋势的分析需要大量的数据作为支撑，因此，首先需要收集相关的数据。

我们可以通过以下几种方式来进行数据收集：1. 外部数据：通过互联网、行业报告、统计机构等渠道获取行业的相关数据，包括市场规模、销售额、消费者行为等。

2. 内部数据：企业自身的销售数据、客户数据、产品数据等都是非常宝贵的信息源，可以通过企业内部的数据管理系统进行收集和整理。

3. 社交媒体数据：社交媒体平台是人们表达意见和情感的重要渠道，对于市场趋势的分析具有重要价值。

可以通过监测社交媒体平台的数据，了解消费者对于某一产品或行业的态度和需求。

二、数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行预处理。

预处理的目的是对数据进行清洗、筛选和转换，使其符合后续分析的需求。

常见的数据预处理包括：1. 数据清洗：对于存在缺失值、异常值等情况的数据进行清洗，保证数据的完整性和准确性。

2. 数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，形成一个完整的数据集，便于后续的分析。

3. 数据转换：将数据转换成适合分析的形式，比如将非结构化数据转换成结构化数据，将时间序列数据进行平滑处理等。

三、数据挖掘方法利用数据挖掘技术进行市场趋势分析，可以采用以下几种方法：1. 关联规则挖掘：通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，发现不同产品或者行为之间的关联性。

例如，根据购买记录挖掘出“购买商品A的人也倾向于购买商品B”，从而制定相关的市场活动策略。

2. 聚类分析：将数据集中的对象进行分类，使得同类对象之间的相似度较高，不同类对象之间的相似度较低。

通过聚类分析，可以了解市场中不同消费群体的特点和需求，有针对性地进行产品定位和推广策略。

数据分析评价有关的词语

数据分析评价有关的词语1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。

比如年GDP，总人口等等。

相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。

相对数一般以倍数、百分数等表示。

相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。

百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，因此便于比较。

百分点：是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。

3、频数和频率频数：一个数据在整体中出现的次数。

频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。

频率通常用比例或百分数表示。

4、比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。

比率：是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1。

5、倍数和番数倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。

番数：指原来数量的2的n次方。

6、同比和环比同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。

环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。

7、变量变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。

变量可以通过变量名访问。

8、连续变量在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。

在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。

如:年龄、体重等变量。

9、离散变量离散变量的各变量值之间都是以整数断开的，如人数、工厂数、机器台数等，都只能按整数计算。

离散变量的数值只能用计数的方法取得。

数据挖掘应用案例

尿布=>啤酒，即尿布与啤酒之间具有关联关系，方向是从尿布到啤酒。
第四章数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
（2）信任度信任度是对支持度进行衡量的指标，用于衡量支持度的可信度及数据强度。由于这项指标是将商品同时出现在货篮中概率进行反复运算，因此这是衡量商品相关性的主要指标。（3）兴趣度兴趣度又称为提升度，是对支持度、信任度全面衡量的指标，很多时候在衡量商品关联关系时只采用
第四章数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量数据进行挖掘分析，Walmart是不可能发现数据内在的这一有价值的规律的。
3、Walmart货篮数据挖掘的关联分析过程研究商品关联关系的方法就是货篮分析，Walmart 强调找出商品之间的关联关系，比如啤酒与尿布。换句话说，Walmart重点是分析货篮内商品之间的关联关系。
第四章数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
把找出货篮中商品之间关系的方法称为“美式货篮” 分析法，这种方法适合应用于类似Walmart这样的大卖场，用于找出不同陈列区域商品之间的关系。
4、关联规则挖掘过程如何从大型数据库中挖掘关联规则呢？关联规则的挖掘有以下两步： 1）根据最小支持度找出事务数据库D中所有的频繁项目集。 2）有频繁项目集合最小支持度产生强关联规则，也可以使用附加的兴趣度来对规则进行度量。
以上情况可得到下述规则：
规则
信任度
if 啤酒 and 卫生纸 then 纸尿片 0.05/0.15*100%=33.33%
if 纸尿片 and 卫生纸 then 啤酒 0.05/0.20*100%=25%