《R语言商务数据分析实战》教学课件—02商品零售购物篮分析
R语言商务数据分析实战介绍课件
02
缺失值处理：R语言提供了多 种缺失值处理方法，如删除、 填充、插值等，可以帮助用户 快速处理缺失值。
03
数据类型转换：R语言提供了 数据类型转换函数，如as
04
数据合并：R语言提供了数据 合并函数，如merge()、 bind_rows()等，可以帮助用 户快速合并多个数据集。
R语言在数据建模中的应用
统计分析：R语言 提供了丰富的统计 分析工具，包括描 述性统计、假设检 验、回归分析等。
数据可视化：R语 言支持各种类型的 数据可视化，包括 散点图、柱状图、 饼图、箱线图等。
机器学习：R语言 支持各种机器学习 算法，包括分类、 聚类、回归、关联 规则等。
生物信息学：R语 言在生物信息学领 域有广泛的应用， 包括基因数据分析、 蛋白质结构预测等。
础上开发
随着大数据和人工智能的 发展，R语言在商务数据 分析领域得到广泛应用
R语言的特点与优势
01
开源免费：R语言是开源的，可 02
跨平台：R语言可以在Windows、
以免费使用和修改。
Mac和Linux等多种操作系统上
运行。
03
强大的统计分析功能：R语言提 04
可视化：R语言提供了多种可视
供了丰富的统计分析工具和函数，
R语言学习与实战经验总结
R语言学习资源：书籍、在线教程、 01 博客、论坛等
R语言实战案例：数据分析、数据 02 可视化、机器学习等
R语言学习技巧：多练习、多思考、 03 多交流
R语言实战经验：从简单案例开始， 0 4 逐步提高难度，积累实战经验
谢谢
化工具，可以生成各种类型的图
可以处理各种类型的数据。
表，如柱状图、饼图、散点图等。
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
《商务数据分析与应用(第2版)》 课件第5章 商品数据分析
商品数据分析商品是店铺运营的核心，运营者采取的一切营销措施的最终目的就是将商品销售出去，从中获得利润。
运营者应该全面掌握店铺内商品的情况，包括商品定价、商品销售情况、商品供应链情况，然后根据自身掌握的情况合理调整与优化商品营销策略，从而不断提高店铺利润。
01商品定价分析02商品销售数据分析03商品供应链分析01销售策略市场竞争情况商品定价商品的成本•商品性质•企业形象•店铺特性•市场上同行竞争对手有多少•竞争对手的店铺中商品的整体定价是多少•市场上同款商品或相似商品的定价是多少•在商品生产和流通过程中所产生的物资消耗•支付的劳动报酬成本定价法单件商品定价＝单件商品成本＋单件商品期望的利润额1目标利润定价法单件商品定价＝总成本×（1＋目标利润率）÷预期销量2平均价格定价法3黄金分割比例定价法单件商品定价＝（最高价-最低价）×0.618＋最低价4商品成本商品的生产材料成本、商品采购成本、仓储成本、包装成本、物流成本、商品滞销成本、退换货损失等人工成本工人工资、社会保险、福利、补贴等固定成本房屋租金、第三方电商平台服务费、水电费、办公用品费、税费等营销成本广告费、广告物料费等单件商品的成本构成心理定价法——分割定价法、数字定价法1组合定价法——商品大类组合定价、连带商品组合定价、系列商品组合定价2阶段性定价法——新品上市定价、商品成长期定价、商品成熟期定价、商品衰退期定价3受欢迎 数字法据调查，从人们的消费心理来说，带有弧线的数字对人们来说更具刺激感，如 5、8、0、3、6、9，这样的数字更容易被人们所接受，因此运营者在为商品定价时可以多使用这些数字整数法使用整数为商品定价，例如，某运营者将一款空调的价格定为 1299 元非整数法又称为“差一点法”，就是把商品的价格定成有小数的数字，其实这也是一种心理暗示，例如，一件商品的价格原本为 10 元，运营者可以将其价格定为 9.8 元或 9.9 元，这样可以给客户造成一种“便宜一点”的心理暗示常见的数字定价法1心理定价法——分割定价法、数字定价法2组合定价法——商品大类组合定价、连带商品组合定价、系列商品组合定价3阶段性定价法——新品上市定价、商品成长期定价、商品成熟期定价、商品衰退期定价系列商品组合定价印花 T 恤39毛衣79打底裤59风衣139总价316折后价252.8心理定价法——分割定价法、数字定价法1组合定价法——商品大类组合定价、连带商品组合定价、系列商品组合定价2阶段性定价法——新品上市定价、商品成长期定价、商品成熟期定价、商品衰退期定价3高价定价法市场寿命周期较短、款式更新换代较快的时尚类商品运营者可以将商品的价格定得较高渗透定价法市场潜力较大，能够通过多销获得利润的商品运营者可以有意识地给新商品定较低的价格，以提升商品销量，达到渗透市场、提高市场占有率的目的中间定价法销量比较稳定的商品为了追求商品价格的稳定和预期销售额的稳定增长，运营者可以将商品价格定在一个比较适中的水平新品上市定价策略商品涨价的注意事项——公开成本，说明涨价原因；1商品分批次部分提价；选择合适的涨价时机；把握好涨价的幅度；附加馈赠商品降价的注意事项——选择合适的降价理由；2控制降价幅度；不宜频繁降价课堂实操采用平均价格定价法为商品定价下面以一款男士外套为例，使用平均价格定价法对其进行定价，并进一步采集数据，找到合适的商品发布价和促销价，具体操作步骤如下。
R语言商务数据分析实战介绍课件
10
高级可视化：用 于展示复杂的数
据分析结果
R语言与其他工具的整合
R语言与Excel的整合：使用R语言处理Excel数据， 提高数据处理效率
R语言与SQL的整合：使用R语言进行数据库操作， 实现数据查询、处理和分析
R语言与Python的整合：使用R语言和Python进 行混合编程，提高数据分析能力
7
结果可视化：将分析结果以图表、仪表盘等 形式进行可视化展示，便于理解和决策
结果与结论
通过R语言数 据分析，发现 业务问题并提
出解决方案
提高了数据分 析效率，降低
了人工成本
提升了业务决 策的准确性和
科学性
证明了R语言 在商务数据分 析中的实用性
和价值
高级数据分析方法
01
线性回归：用于 预测连续型变量
更紧密的与其他编程语言的集成：R 语言将提供更便捷的与其他编程语言 的集成，如Python、Java等。
03
R语言包：安装 并加载R语言包， 如tidyverse、 ggplot2等，用 于数据分析和可 视化。
04
R语言帮助：使 用R语言内置的 帮助系统，如 help()、?、??等， 获取R语言函数 和包的详细信息。
R语言的基本语法
● 变量赋值：使用"<-"或"="进行变量赋值 ● 数据类型：包括数值型、字符型、逻辑型等 ● 向量：使用"c()"函数创建向量，支持数值、字符、逻辑等多种类型 ● 矩阵：使用"matrix()"函数创建矩阵，支持数值、字符、逻辑等多种类型 ● 数据框：使用"data ● 列表：使用"list()"函数创建列表，用于存储不同类型的数据 ● 函数：使用"function()"函数创建函数，支持自定义函数 ● 条件语句：使用"if()else()"语句进行条件判断 ● 循环语句：使用"for()"和"while()"进行循环操作 ● 包：使用"library()"函数加载包，支持安装和卸载包
《R语言数据分析》课程教案—02商品零售购物篮分析
第2章商品零售购物篮分析教案一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标结合商品零售购物篮的项目，重点介绍关联规则算法中的Apriori算法在商品零售购物篮分析案例中的应用。
过程中详细分析商品零售的现状与问题，根据某商场的商品零售数据分析商品的热销程度，通过Apriori算法构建相应模型，并根据模型结果制定销售策略。
2.基本要求（1）熟悉购物篮分析的实现流程与步骤。
（2）掌握Apriori算法的基本原理与使用方法。
（3）分析商品销售状况与商品结构合理性。
（4）分析零售商品间的关联关系。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）什么是购物篮分析？（2）零售商品会出现哪些销售状况？（3）购物篮分析的意义是什么？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）购物篮分析用到哪些算法？（2）实现购物篮分析的基本流程是什么？（3）Apriori算法的基本原理是什么？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）实现本案例的目标还能使用什么方法？（2）购物篮分析模型中，最小支持度和最小置信度设为其他值，模型的效果会如何？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）分析某零售企业商品销售现状、基本数据情况。
（2）熟悉购物篮分析的基本流程与步骤。
（3）使用统计学知识分析热销商品。
（4）使用商品结构图分析售出商品的结构。
R语言商务数据分析实战
第三方支持
流行领域
软件成本
工业界≈学术界
开源免费
工费
9
了解数据分析应用场景
6. 交通物流分析
物流是物品从供应地向接收地的实体流动。通过业务系统和GPS定位系统获得数据，对于客户使用数据构建 交通状况预测分析模型，有效预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量，进而提前补货，制 定库存管理策略。
7. 欺诈行为检测
身份信息泄露盗用事件逐年增长，随之而来的是欺诈行为和交易的增多。公安机关，各大金融机构，电信部 门可利用用户基本信息，用户交易信息，用户通话短信信息等数据，识别可能发生的潜在欺诈交易，做到提 前预防未雨绸缪。
6
了解数据分析应用场景
2. 营销分析
囊括了产品分析，价格分析，渠道分析，广告与促销分析这四类分析。 产品分析主要是竞争产品分析，通过对竞争产品的分析制定自身产品策略。 价格分析又可以分为成本分析和售价分析，成本分析的目的是降低不必要成本，售价分析的目的是制定符 合市场的价格。 渠道分析目的是指对产品的销售渠道进行分析，确定最优的渠道配比。 广告与促销分析能够结合客户分析，实现销量的提升，利润的增加。
5
了解数据分析应用场景
1. 客户分析
主要是客户的基本数据信息进行商业行为分析。 首先，界定目标客户，根据客户的需求，目标客户的性质，所处行业的特征以及客户的经济状况等基本信 息使用统计分析方法和预测验证法，分析目标客户，提高销售效率。 其次，了解客户的采购过程，根据客户采购类型、采购性质进行分类分析制定不同的营销策略。 最后，根据已有的客户特征，进行客户特征分析、客户忠诚分析、客户注意力分析、客户营销分析和客户 收益分析。
8
了解数据分析应用场景
R语言商务数据分析实战 第2章 商品零售购物篮分析
分析商品零售企业现状
➢ 繁杂的选购过程往往会给顾客疲惫的购物体验。
对于某些商品，顾客会选择同时购买，如面包与 牛奶、薯片与可乐等，当面包与牛奶或者薯片与 可乐分布在商场的两侧，且距离十分遥远时，顾 客购买的欲望就会减少，在时间紧迫的情况下顾 客甚至会放弃购买某些计划购买的商品。相反， 把牛奶与面包摆放在相邻的位置，既给顾客提供 便利，提升购物体验，又提高顾客购买的概率， 达到了促销的目的。
7
熟悉购物篮分析的步骤与流程
业务系统
数据抽取
分析与建模
结果反馈
历
选择性抽取
史
数
据
数据源
增
量
新增信息抽取
数
据
建
模 数
热销商品分析
据
模型 优化
Apriori关联
增
规则分析
量
数
应
据
模型应用
用 结
果
8
目录
1
了解购物篮分析
2
分析商品销售状况
3
使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
4
小结
9
分析热销商品
大数据，成就未来
第2章 商品零售购物篮分析
目录
1
了解购物篮分析
2
分析商品销售状况
3
使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
4
小结
2
分析商品零售企业现状
➢ 现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰 富而选择购买更多的商品。
例如，货架上有可口可乐和百事可乐，若顾 客需要选购可乐若干，或许会同时购买两种 可乐，但是购买可乐的数量大多数情况下不 会因为品牌数量增加而增加。
R语言与关联规则挖掘—购物篮分析
R语⾔与关联规则挖掘—购物篮分析
名词：
挖掘数据集：购物篮数据
挖掘⽬标：关联规则
关联规则：啤酒=>尿布（⽀持度0.02，置信度0.6）
⽀持度：所有数据中有2%的购物记录包含了啤酒和尿布
置信度：所有包含啤酒的购物记录⾥有60%包含尿布
最⼩⽀持度阈值和最⼩置信度阈值。
项集：项（商品）组成的集合
K-项集：k个项组成的集合
频繁项集：满⾜最⼩⽀持度的项集
强关联规则：满⾜最⼩⽀持阈值和最⼩置信度阈值的规则
步骤:
找出所有频繁项集；由频繁项集产⽣强关联规则。
案例：
TID为购物记录，List of item_ID为商品ID，如第T100条购物记录中，包含商品I1,I2,I5。
最后推出的关联规则有：
（以上图⽚来源薛毅⽼师的《r modeling》）
R语⾔操作：
包：arules
数据集：Groceries（内置数据集）
函数：inspect：显检查，⽰⼀个的⽂集或⼀个术语⽂档矩阵的详细信息。
查看数据。
apriori：提取关联规则
代码：
结果如下：
结果展⽰的即为每⼀种消费记录推出同时购买某种商品的⽀持度和置信度。
最右边的lift参数表明该规则的可信度，如果等于1，啧表明前⾯的商品与关联商品是独⽴的。
lift值越⼤，表明规则越可信。
零售学9—购物篮分析
? 会员购物习惯 ? 会员购物周期 ? 会员流失概率
五、新购物篮分析技术
? 无线射频技术RFID
? 顾客动线 ? 购买时间 ? 结账快
第二节 购物篮分析内容
? 一、客单价分析
? 1、含义：顾客购买金额的大小 ? 2、购物篮的分级：购物篮质量
? 金：80元以上 ? 银：60-80元 ? 铜：40-60元 ? 锡：20-30元
三、购买周期
? 分析商品购买周期 ? 分析客户购买周期
客户稳定性：RF分析
? R是客户最近一次购物距现在的时间（ Recency，简称R值）
? F是购买频率或购买周期（Frequency， 简称F值）
? R/F小于1.00，属于正常情况，客户流失的 危险小；
? R/F大于1.00但小于1.50，客户有流失危险 ，但概率还不大；
2030元二以概率形式表现的相关性商品被同时购买的统计表换算成百分比商品关联性的零售意义与很多商品都存在关联度商品二以相关系数表示商品关联性三购物篮大小basketsize不同商品在购物篮中的数量举例四购物篮中的商品性格百态basketsize1单独陈列2互补商品形影不离要么一同进入购物篮要么一个都不进3随和的关联关系711中的饼干与啤酒4互斥商品当互斥商品同时出现2消费者行为出现游离5关联产品互斥当关联产品的相关系数为负时意味着什么
销售数量
购物篮数量
不变
上升
不变
下降
上升
不变
下降
不变
二、商品的人气度：PI（ Purchase Index）
? 1、PI值是千人购买率，也称为聚客指数
? PI值=
? 在单位时间内有某商品的购物篮数量/单位时间 内所有购物篮数量*1000
《R语言商务数据分析实战》教学课件—01R语言数据分析概述
第1章 R语言数据分析概述
目录
1
认识数据分析
2
熟悉R语言分析工具
3
小结
数据分析的概念
广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
广义数据分析
狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分 析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，
狭义数据分析
对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信 息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的 过程。
说明 R语言高性能的并行计算平台。 可以连接Spark的R包。 Rcpp在R中提供了一个高效的API,使得函数更快执行。 使用JIT提高R代码的速度。 使用并行来执行循环。
R语言数据分析常用的Packages
5. 数据库管理
完善的数据库连接接口是R语言的优势之一，可以提供MySQL，Oracle，PostgreSQL等数据库的接口，从而 实现对应数据库的读写操作。R语言常用的数据库管理Packages如表所示。
R语言提供了如表所示的Packages，进行基础的金融分析。
Package名称
说明
quantmod
定量金融模型和交易框架。
TTR
技术交易规则相关的数据和功能函数。
xts
可扩展的时间序列。
tseries
金融时间序列分析和计算。
fAssets
金融资产分析和建模。
R语言数据分析常用的Packages
9. 语言接口
对
分
交
回
比
组
叉
归
…
分
分
分
分
…
析
析
析
析
数据挖掘
智
关
R语言商务数据分析实战教学设计
R语言商务数据分析实战教学设计前言R语言作为一种基于统计学的计算机编程语言，在数据分析领域已经被广泛应用。
商务数据分析是一种关于商务实践、市场营销、企业战略的研究和分析，它需要在实际的工作中结合数据处理和分析，这时候R语言就可以发挥它的优势，对商务数据进行深度分析，从而为商务决策和发展提供支持与指导。
本文旨在介绍一种R语言商务数据分析实战教学设计，帮助学习者更好地掌握R语言商务数据分析的相关能力。
课程设计及实施课程目标课程目标是帮助学习者了解数据分析的基本方法和应用，在商务数据分析领域中可以熟练地使用R编程语言，能够采用图表、可视化工具等方式对商业数据做出合理分析和预测，并能够通过数据分析为管理和决策提供科学依据。
课程内容第一节、入门介绍在本节中，我们将介绍为何使用R语言进行商务数据分析、设置R语言开发环境、学习基本的语法和数据类型。
第二节、商务数据处理在第二节中，我们将介绍如何使用R语言对商务数据进行处理，包括数据清洗、数据预处理、数据变换、数据分隔、数据重塑等内容。
第三节、数据可视化在第三节中，我们将介绍如何使用R语言进行基本的数据可视化和图形生成，包括散点图、柱状图、折线图、箱线图等。
第四节、数据挖掘分析在第四节中，我们将学习如何使用R语言进行数据挖掘和分析，包括聚类分析、关联分析、分类分析、预测模型等。
第五节、实际案例分析在第五节中，我们将结合具体的商务数据案例进行实际操作，为学习者提供更加直观的理解和应用。
教学方法本课程采用定制化教学法，培养学生的实际操作能力和创新意识。
教师将采用多种教学模式，包括基础知识讲授、案例分析、作业、小组讨论、个人报告等教学方法，帮助学生深入学习和掌握。
同时，为了提高学生的自主学习能力和研究能力，我们将提供实验、自学课堂、实践项目等形式。
实践评估方式为了更好地促进学生的学习和创新意识，我们将采用多种评估方式，包括作业、考试、实验和小组讨论等。
其中，作业和考试占据主要权重，考察学生对商务数据分析的理解和掌握程度；实验和小组讨论分别占据一定比重，考察学生的实际操作能力和创新意识水平。
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。
2023商务数据分析与应用通用教案ppt
Ta b l e a u 进 阶 技 巧 ： 介 绍 Ta b l e a u 的 高 级 功 能 和 技 巧 ， 如 数 据 聚 合 、 数 据 过 滤 、 数 据 分 组 等 ， 以 及 如 何 使 用 Ta b l e a u 进 行 复 杂 的 数 据 分 析 和 可 视 化 。
图表与可视化：介绍如何使用Excel创建各种图表和可视化效果，如柱状图、折线图、饼图等， 以帮助更好地理解和展示数据。
高级功能与技巧：介绍Excel的高级功能和技巧，如数据透视表、条件格式化、宏等，以提高工 作效率和数据分析能力。
Python语言简介：包括Python的发展历程、特点、应用领域等。
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国际化发展：随着全球化的加速，数据分析 与应用将逐渐走向国际化，为跨国企业提供 更优质的数据服务。
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利用在线资源进行学习和实 践
汇报人：
数据分析方法：详细介绍 使用的数据分析方法和工 具
数据分析结果：展示分析 结果，并解释其含义和影 响
结论与建议：总结案例， 并提出针对性的建议和改 进措施
Part Five
Excel基础：介绍Excel的基本功能和常用操作，如数据输入、格式设置、公式计算等。
数据处理与分析：介绍如何使用Excel进行数据处理和分析，包括数据排序、筛选、分类汇总等 操作。
定义：数据分析是对数据进行收集、 整理、分析和解释的过程，以提取 有价值的信息和知识。
R语言商务数据分析实战-教学大纲
《R语言商务数据分析实战》教学大纲课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设R语言商务数据分析实战课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会分析案例的流程，使用R语言实现流程的每一个步骤，包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等，掌握Apriori算法、K-Means 算法、灰色预测算法、SVR算法、GBM算法、协同过滤算法的应用，以及ARIMA模型和LDA模型的应用。
将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1] 张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2] 张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．。
零售数据分析必备知识购物篮分析
零售数据分析必备知识购物篮分析零售数据分析必备知识--购物篮分析近年来，随着互联网技术的进步和数据时代的到来，零售行业逐渐开始重视数据分析的重要性。
在零售业务中，购物篮分析已经成为一项不可或缺的技术，它可以帮助零售商了解消费者的购买行为、优化产品陈列和促销策略，提升销售额和客户满意度。
然而，购物篮分析并非一件简单的事情，它需要掌握一些基本的概念和技巧。
首先，我们来了解一下购物篮分析的基本概念。
购物篮分析，顾名思义，是通过分析购物篮中各个商品的组合情况，寻找出消费者购买某些商品的规律和潜在关联。
购物篮分析的一个重要概念是“频繁项集”。
频繁项集是指在购物篮中经常同时出现的一组商品，比如经常有消费者同时购买啤酒和尿布。
通过发现频繁项集，零售商可以推断出消费者的购买喜好，从而为他们提供更加个性化的产品和服务。
购物篮分析的一个关键方法是“关联规则挖掘”。
关联规则是指通过购物篮中商品之间的关联性来发现新的知识。
在关联规则挖掘中，有两个重要的指标：支持度和置信度。
支持度是指购物篮中同时包含某些商品的频率，置信度是指购买了某个商品后，再次购买另一个商品的可能性。
通过设置这两个指标的阈值，可以筛选出具有一定关联性的商品组合。
购物篮分析还可以帮助零售商优化产品陈列和促销策略。
通过购物篮分析，零售商可以了解到哪些商品经常被同时购买，从而可以将它们放在相邻的位置，以提高销售量。
此外，通过购物篮分析，还可以了解到不同商品之间的潜在关联，从而可以设计一些搭配销售的促销策略，吸引消费者购买更多的商品。
然而，购物篮分析也存在一些挑战和限制。
首先，购物篮数据的采集和清理是一个相对复杂的过程，零售商需要投入大量的时间和人力进行数据的整理和预处理。
其次，购物篮分析只能在一定的时间范围内进行，无法预测未来的购买行为。
此外，购物篮分析单纯考虑商品之间的关联，未考虑消费者的个人特征和购买意图，因此可能会忽略一些重要的因素。
为了克服这些挑战，零售商可以使用一些先进的分析工具和技术。
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%”。
基于R语言的机器学习算法和案例详解PPT模板
3-5定量分析原理和概述定 量分析原理和概述
3-3主题模型案例1主题模型 案例1
3-4主题模型案例2主题模型 案例2
3-6定量分析案例1定量分析 案例1
第3章r语言文本挖 掘和分析
3-7定量分析案例2定量分析案例 2
感谢聆听
2020
基于r语言的机器学习算法 和案例详解
演讲人 202x-11-11
目录
01. 第1章购物篮分析原理和案例 02. 第2章协同过滤原理和案例 03. 第3章r语言文本挖掘和分析
第1章购物篮分析原理和案例
第1章购物篮分析原理 和案例
1-1购物篮分析概述购 物篮分析概述
1-2购物篮分析原理购 物篮分析原理
1-3购物篮分析数据准 备购物篮分析数据准备
1-4购物篮分析案例购 物篮分析案例第2章协同过滤原理和案例第2章协同过滤原 理和案例
2-1协同过滤概述协同过滤概述 2-2协同过滤原理协同过滤原理 2-3协同过滤案例协同过滤案例
第3章r语言文本挖掘和分析
第3章r语言文本挖掘和分析
3-1文本挖掘概述文本挖掘 概述
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销量排行前10商品的销量及其占比
商品名称
销量
销量占比
全脂牛奶
2513
0.057947287
其他蔬菜
1903
0.043881292
面包卷
1809
0.041713745
苏打
1715
0.039546199
酸奶
1372
0.031636959
《R语言商务数据分析实战》
第2章 商品零售购物篮分析
目录
1
了解购物篮分析
2
分析商品销售状况
3
使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
4
小结
分析商品零售企业现状
➢ 现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰 富而选择购买更多的商品。
例如，货架上有可口可乐和百事可乐，若顾 客需要选购可乐若干，或许会同时购买两种 可乐，但是购买可乐的数量大多数情况下不 会因为品牌数量增加而增加。
目录
1
了解购物篮分析
2
分析商品销售状况
3
使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
4
小结
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
关联规则算法主要用于寻找数据中项集之间的关联关系，基于样本的统计规律，进行关联规则分析。根据所 分析的关联关系，可从一个特征的信息来推断另一个特征的信息。当信息置信度达到某一阈值时，就可以认 为规则成立。
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
Apriori算法是常用的关联规则算法之一，也是最为经典的分析频繁项集的算法，第一次实现在大数据集上可 行的关联规则提取的算法。 在介绍Apriori算法前引入几个相关概念。 ➢ 置信度、支持度和提升度 ➢ 频繁项集 ➢ 优缺点与适用场景 ➢ apriori函数及其参数介绍
销量 7594 7192 7146 5185 5141 4870 2287 1870 1459 541
销量占比 0.175442 0.166155 0.165092 0.119787 0.118771 0.11251 0.052836 0.043202 0.033707 0.012499
分析商品结构
分析商品零售企业现状
➢ 许多商场以打折方式作为主要促销手段折往往会使顾客增加原计划购买商品 的数量，对于原计划不打算购买且不必 要的商品，打折的吸引力远远不足。 而正确的商品摆放却能提醒顾客购买某 些必需品，甚至吸引他们购买感兴趣的 商品。
了解某商品零售企业基本数据情况
熟悉购物篮分析的步骤与流程
业务系统
数据抽取
分析与建模
结果反馈
历
选择性抽取
史
数
据
数据源
增
量
新增信息抽取
数
据
建
模 数
热销商品分析
据
模型 优化
Apriori关联
增
规则分析
量
数
应
据
模型应用
用 结
果
目录
1
了解购物篮分析
2
分析商品销售状况
3
使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
4
小结
分析热销商品
针对原始数据中不同商品销量进行统计，结果如表所示。 ➢ 全脂牛奶销售量最高，销量为2513件，占比5.795%。 ➢ 其余热销商品还有其他蔬菜销量1903件，占比4.388%。 ➢ 面包卷销量1809件，占比4.171%。 ➢ 苏打销量1715件，占比3.955%。酸奶销量1372件，占
某商品零售企业共收集了9835个购物篮的数据，其中包含169个不同的商品类别，售出商品总数为43367件。 其数据示例如表所示。
ID
Goods
1
柑橘类水果
1
人造黄油
1
即食汤
1
半成品面包
2
咖啡
2
热带水果
2
酸奶
3
全脂牛奶
4
奶油乳酪
4
肉蔓
案例目标
综合商品零售行业现状，该商品零售企业提供的数据，本案例需要完成以下分析目标。 ➢ 分析商品热销情况和商品结构。 ➢ 分析商品之间的关联性。 ➢ 根据分析结果给出销售建议。
停留时间，促进非热销产品的销量。
分析商品结构
原始数据中的商品本身已经过归类处理，但是部分商品还是存在一定的重叠，故再次对其进行归类处理。归 类后每一类的商品占据的比例如表所示，并根据表中数据作商品结构分析图。
归类后每一类的商品占据的比例
商品结构分析图
商品类别 非酒精饮料
西点 果蔬 米粮调料 百货 肉类 酒精饮料 食品类 零食 熟食
进一步查看销量第一的非酒精饮料类商品的内部商品结构，统计商品销量占比如表所示。
商品类别 全脂牛奶
苏打 瓶装水 水果/蔬菜汁 咖啡 超高温杀菌的牛奶 其他饮料 一般饮料 速溶咖啡
茶 可可饮料
销量 2513 1715 1087 711 571 329 279 256
73 38 22
销量占比 0.330919 0.225836 0.143139 0.093627 0.075191 0.043324 0.03674 0.033711 0.009613 0.005004 0.002897
瓶装水
1087
0.025065142
根茎类蔬菜
1072
0.024719257
热带水果
1032
0.023796896
购物袋
969
0.022344179
香肠
924
0.021306523
分析商品结构
对每一类商品的热销程度进行分析，有利于商家制定商品在货架的摆放策略和位置。若是某类商品较为热销， 它的摆放位置可以有如下选择。 ➢ 可以把此类商品摆放到商场的中心位置，方便顾客选购。 ➢ 或者把此类商品摆放到商场深处位置，使顾客在购买热销商品前经过非热销商品，增加在非热销商品处的
分析商品零售企业现状
➢ 繁杂的选购过程往往会给顾客疲惫的购物体验。
对于某些商品，顾客会选择同时购买，如面包与 牛奶、薯片与可乐等，当面包与牛奶或者薯片与 可乐分布在商场的两侧，且距离十分遥远时，顾 客购买的欲望就会减少，在时间紧迫的情况下顾 客甚至会放弃购买某些计划购买的商品。相反， 把牛奶与面包摆放在相邻的位置，既给顾客提供 便利，提升购物体验，又提高顾客购买的概率， 达到了促销的目的。
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
1. 置信度、支持度和提升度
➢
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
2. 频繁项集
➢ 项集是项的集合，包含k项的项集称为k项集。项集的出现频率是所有包含项集事务的级数，又称绝对支持 度或支持度计数。
➢ 若存在项集的支持度满足预定义的最小置信度或最小支持度的阈值，则称此项集为频繁项集。 ➢ 同时满足最小置信度和最小支持度的规则称为强规则。